4.2.1. Kiểm định tự tương quan (Correlation)
Để kiểm định các hệ số có tương quan với nhau hay không bài nghiên cứu đã nghiên cứu và sử dụng kiểm định tự tương quan Correlation trong phần mềm Excel 2013. Đầu tiên, bài nghiên cứu chọn ra 11 biến gồm 4 biến phụ thuộc và 7 biến tác động lên biến phụ thuộc đặt lần lượt cạnh nhau rồi dùng công cụ Pwcorr trên Stata để chạy mô hình kiểm định tự tương quan. Mô hình này cho biết mối quan hệ giữa các biến trong mô hình như thế nào, thường thì sự tương quan giữa các biến trong mô hình là phù hợp khi nhỏ hơn 80%.
Dựa vào kết quả bảng ma trận tương quan dưới đây bài nghiên cứu nhận thấy rằng nhìn chung tương quan giữa hầu hết các biến là tương đối thấp. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa VHTT với VNINDEX và GDP ở mức cao với mức giá trị lần lượt là 93,44% và 80,97%. Hệ số tương quan giữa tiêu thụ điện (TTDIEN) với tổng lao động (TONGLD) ở mức rất cao là 99,59%. Tuy nhiên, mô hình này vẫn phù hợp vì trên thực tế giữa các biến độc lập với nhau hoặc giữa các biến phụ thuộc với nhau thì vẫn có mối quan hệ với nhau. Vì thế, bài nghiên cứu đã đưa ra kết luận rằng các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau.
41
UPCOMINDEX 0,3870 0,4143 -0,3219 1,0000 GDP 0,8097 0,0029 -0,2902 0,2459 1,0000 TTDIEN 0,6675 0,7219 0,6363 0,3368 -0,4172 1,0000 TONGLD 0,7063 0,7619 0,6959 0,4498 -0,2623 0,9959 1,0000 LDNAM 0,4493 0,4465 0,5930 0,4569 -0,1430 0,6920 0,7611 0 1,000 HTTH -0,1916 -0,2554 0,1685 0,2073 -0,0871 -0,0314 -0,0345 3 0,422 1,0000 NHDH -0,6796 0,2504 0,1968 -0,0619 -0,5627 0,7379 0,4605 7 0,275 0,1624 1,0000 LAMPHAT -0,6626 0,0250 -0,1351 -0,3450 -0,2753 0,1770 0,0552 0,4607- -0,4391 0,2453 1,0000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
VNINDEX Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval GDP 8,5427 3,6294 2,3500 0,0220 1,2853 15,8002 TTDIEN -0,6867 1,0374 -0,6600 0,5100 -2,7611 1,3876 TONGLD 11,3851 7,3879 1,5400 0,1280 -3,3880 26,1582 LDNAM -22,6516 8,0911 -2,8000 0,0070 -38,8308 -6,4724 HTTH -0,0947 0,0693 -1,3700 0,1770 -0,2333 0,0440 NHDH 0,6301 0,4087 1,5400 0,1280 -0,1872 1,4473 LAMPHAT -1,9207 0,5956 -3,2200 0,0020 -3,1116 -0,7298 _const 2,5703 8,4792 0,3000 0,7630 -14,3850 19,5256
4.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến ( Regression)
Sau khi thấy các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, bài nghiên cứu sử dụng mô hình bình quân nhỏ nhất (OLS) trong phần mềm Stata để kiểm định có các biến độc lập, biến kiểm soát nào tác động đến biến phụ thuộc bao gồm: vốn hóa thị trường phần trăm theo GDP, giá đóng của cuối mỗi quý của VNINDEX, HNXINDEX, UPCOMINDEX. Bài nghiên cứu gồm 11 biến gồm 4 biến phụ thuộc và 7 biến gồm các biến độc lập và biến kiểm soát để lần lượt cạnh nhau rồi dùng phần mềm Stata và chọn Regression để chạy mô hình kiểm định hồi quy tuyến tính đa biến.
Các biến có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc sẽ có giá trị p nhỏ hơn 0,05 (5%). Nếu biến đó có hệ số Coef lớn hơn 0 thì nó sẽ tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc. Còn nếu các biến có hệ số Coef nhỏ hơn 0 thì các biến đó sẽ tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, hệ số Significance - F cũng là một điều kiện để kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Khi F nhỏ hơn 0,05 thì mô hình sẽ có ý nghĩa thống kê.
Bài nghiên cứu gồm 4 mô hình: Mô hình 1:
VNINDEXt = β0 + β1.1 * GDPt + β1.2 * TTDIENt + β1.3 * TONGLDt + β1.4
* LDNAMt + β1.5 * HTTHt + β1.6 * NHDHt + β1.7 * LAMPHATt + εt
43
Significant
F 0,0000
HNXINDEX Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval GDP 1,9126 1,4222 1,3400 0,1850 -0,9501 4,7753 TTDIEN -0,3279 0,2681 -1,2200 0,2280 -0,8674 0,2117 TONGLD 3,2487 2,2427 1,4500 0,1540 -1,2656 7,7629 LDNAM 0,2663 2,5678 0,1000 0,9180 -4,9025 5,4351 HTTH -0,0227 0,0145 -1,5600 0,1250 -0,0520 0,0065 NHDH 0,0798 0,0860 0,9300 0,3580 -0,0932 0,2529 LAMPHAT 0,2738 0,1210 2,2600 0,0280 0,0303 0,5173 _cons -4,8858 1,9966 -2,4500 0,0180 -8,9048 -0,8668 Significant F 0,0000 R - square 0,5499
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.3, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định R2 là 0,6706 (67,06%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, R2 = 6 7 , O 6 % cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của VNINDEX thì có 67,06% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 32,94% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động. Vậy giá trị R2 cao trên 50% thể hiện rằng mô hình tuyến tính này phù hợp và biến phụ thuộc VNINDEX được giải thích bởi các biến độc lập tới 67,06%.
Mô hình 2:
HNXINDEXt = β0 + β2.1 * GDPt + β2.2 * TTDIENt + β2.3 * TONGLDt + β2.4
* LDNAMt + β2.5 * HTTHt + β2.6 * NHDHt + β2.7 * LAMPHATt + εt
Bảng 4.4: Kết quả OLS đối với biến phụ thuộc HNXINDEX
UPCOMINDEX Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval GDP -19,1968 5,6106 - 3,4200 0,0020 -30,6397 -7,7539 TTDIEN 3,3497 0,8820 3,8000 0,0010 1,5509 5,1484 TONGLD -44,9820 9,5634 - 4,7000 0,0000 -64,4865 -25,4775 LDNAM 63,1989 11,8826 5,3200 0,0000 38,9642 87,4336 HTTH 0,2582 0,1135 2,2700 0,0300 0,0267 0,4897 NHDH -2,0902 0,5714 - 3,6600 0,0010 -3,2556 -0,9247 LAMPHAT -0,2075 0,5501 - 0,3800 0,7090 -1,3295 0,9145 _cons 22,3122 7,5436 2,9600 0,0060 6,9270 37,6974 Significant F 0,0002 R - square 0,5689
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.4, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định R2 là 0,5499 (54,99%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, R2 = 54,99% cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của HNXINDEX thì có 54,99% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 45,01% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Mô hình 3: UPCOMINDEXt
= β0 + β3.1 * GDPt + β3.2 * TTDIENt + β3.3 * TONGLDt + β3.4 * LDNAMt + β3.5 * HTTHt + β3.6 * NHDHt + β3.7 * LAMPHATt + εt
45
VHTT Coef. Std.Err t p> ltl 95% Conf. Interval GDP 7,1504 0,8118 8,8100 0,000 0 5,4901 8,8108 TTDIEN -0,7251 0,1241 -5,8400 0,000 0 -0,9789 -0,4712 TONGLD 12,3605 1,4886 8,3000 0,000 0 9,3160 15,4050 LDNAM -16,7552 1,7764 -9,4300 0,000 0 -20,3884 -13,1220 HTTH -0,0849 0,0196 -4,3400 0,000 0 -0,1249 -0,0449 NHDH -0,2203 0,0988 -2,2300 0,034 0 -0,4223 -0,0183 LAMPHAT -0,8580 0,0884 -9,7000 0,000 0 -1,0389 -0,6771 _cons -6,1151 1,2021 -5,0900 0,000 0 -8,5737 -3,6565 Significant F 0,0000 R - square 0,9903
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.5, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định R2 là 0,5689 (56,89%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, R2 = 56,89% cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của UPCOMINDEX thì có 56,89% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 43,11% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Mô hình 4:
VHTTt = β0 + β4.1 * GDPt + β4.2 * TTDIENt + β4.3 * TONGLDt + β4.4 * LDNAMt
+ β4.5 * HTTHt + β4.6 * NHDHt + β4.7 * LAMPHATt + εt
46
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Từ kết quả chạy mô hình OLS của bảng 4.6, bài nghiên cứu cho thấy hệ số xác định R2 là 0,9903 (99,03%). Giá trị R này dùng để đo sự phù hợp của mô hình hồi quy. Bên cạnh đó, R2=99,03% cho thấy trong 100% sự biến động của giá đóng cửa ngày cuối cùng của quý của vốn hóa thị trường (VHTT) thì có 99,03% là do các 7 yếu tố trong mô hình, còn 0,97% là do các yếu tố khác không có trong mô hình tác động.
Bên cạnh đó, kết quả bảng 4.3 cho thấy rằng biến nào có tác động lên giá đóng cửa VNINDEX. Nhìn vào giá trị p, hầu hết các biến độc lập trong mô hình đều không ảnh hưởng đến VNINDEX vì các kết quả đều lớn hơn 0,05. Tuy nhiên, biến GDP, lao động nam (LDNAM) có tác động đến biến VNINDEX với giá trị p nhỏ hơn 0,05, trong đó GDP tác động cùng chiều còn biến lao động nam (LDNAM) tác động ngược chiều đến biến VNINDEX. Thêm vào đó, đối với các biến kiểm soát thì
Tên biến Chiều hướng tác động Đối với VNINDEX Đối với HNXINDEX Đối với UPCOMINDEX Đối với VHTT Tăng trưởng kinh tế (GDP) + Không tác động - +
bài nghiên cứu nhận thấy có biến lạm phát (LAMPHAT) tác động ngược chiều đến biến VNINDEX.
Kết quả bảng 4.4 chỉ ra rằng tất cả các biến độc lập trong mô hình đều không ảnh hưởng đến HNXINDEX vì các kết quả giá trị p đều lớn hơn 0,05. Tuy nhiên biến kiểm soát là lạm phát (LAMPHAT) có tác động cùng chiều đến HNXINDEX.
Tiếp theo, kết quả bảng 4.5, nhìn vào giá trị p, tất cả các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến biến UPCOMINDEX vì các kết quả đều bé hơn 0,05. Trong đó, các biến GDP và biến tổng lao động (TONGLD) có tác động ngược chiều còn biến tiêu thụ điện (TTDIEN) và lao động nam (LDNAM) có tác động cùng chiều đến biến UPCOMINDEX. Tuy nhiên, đối với các biến kiểm soát thì biến lạm phát không ảnh hưởng đến biến UPCOMINDEX vì có giá trị p lớn hơn 0,05. Hai biến kiểm soát còn lại là tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH) và tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc UPCOMINDEX, trong đó biến tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH) có tác động cùng chiều còn biến tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) có tác động ngược chiều đến biến UPCOMINDEX.
Cuối cùng, kết quả bảng 4.6, tất cả các biến độc lập và kiểm soát đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc vốn hóa thị trường. Trong đó các biến GDP, tổng lao động (TONGLD) có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc vốn hóa thị trường (VHTT) còn các biến tiêu thụ điện (TTDIEN), lao động nam (LDNAM), tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH), tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) có tác động ngược chiều đến biến vốn hóa thị trường (VHTT).
Từ các kết quả thu được từ mô hình hồi quy OLS ở trên, bài nghiên cứu đã tổng hợp lại thành bảng kết quả kiểm định giả thiết (bảng 4.7). Trong đó dấu “+” thể hiện tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, dấu “-” thể hiện tác động ngược chiều với biến phụ thuộc.
48
Tiêu thụ điện
(TTDIEN) Không tác động Không tácđộng + - Tổng lao động (TONGLD) Không tác động Không tácđộng - + Lao động nam (LDNAM) - Không tác động + - Tỷ lệ hoàn thành tiểu học (HTTH) Không tác động Không tácđộng + - Tỷ lệ nhập học đại học (NHDH) Không tác động Không tácđộng - - Lạm phát (LAMPHAT) - + Không tác động -
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Trải qua 20 năm hình thành và phát triển, thị trường chứng khoán không còn là một cái tên xa lạ đối với rất nhiều quốc gia trong đó có Việt Nam. Hiện nay, số lượng người đầu tư tham gia trên thị trường chứng khoán này càng nhiều với giá trị vốn hóa thị trường đạt hơn 6,11 triệu tỷ đồng. Chính vì vậy các yếu tố tác động đến thị trường chứng khoán được nghiên cứu nhiều hơn, đặc biệt là sự tác động của tăng trưởng kinh tế đến thị trường chứng khoán. Sử dụng các chỉ tiêu nổi bật của nền kinh tế như GDP, lực lượng lao động, năng lượng điện để phân tích tầm ảnh hưởng của chúng lên các yếu tố làm phát triển thị trường chứng khoán.
Bài nghiên cứu sử dụng các mẫu quan sát được lấy ở Việt Nam trong vòng 20 năm. Kết quả bài nghiên cứu cho thấy rằng:
Thứ nhất, tăng trưởng kinh tế (GDP) có ảnh hưởng cùng chiều với VNINDEX. Giải thích cho kết quả này của bài nghiên cứu, khi GDP càng tăng thì giá đóng cửa của chỉ số VNINDEX càng tăng. Khi kinh tế tăng trưởng đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp có sự phát triển khiến cho mức giá trên thị trường của cổ phiếu của công ty tăng lên. Kết quả này của bài nghiên cứu tương đồng với kết quả của Caporale, Howells và Soliman (2005). Tuy nhiên, bài nghiên cứu còn chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế (GDP) có ảnh hưởng ngược chiều với UPCOMINDEX. Kết quả này ngược lại với kết quả nghiên cứu của Caporale, Howells và Soliman (2005). Tuy nhiên, theo kết quả nghiên cứu của Ahmed và Ali (2008) và kết quả ngiên cứu của Enisan và Olufisayo (2009) thì tăng trưởng kinh tế và phát triển thị trường chứng khoán có mối quan hệ hai chiều. Kết quả bài nghiên cứu cho rằng tăng trưởng kinh tế có tác động đến phát triển thị trường chứng khoán và ngược lại. Cụ thể là tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều với phát triển thị trường chứng khoán. Một nền kinh tế tăng trưởng sẽ phản ánh sự phát triển của các doanh nghiệp, điều này làm cho giá cổ phiếu của các công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán tăng lên, tác động đến giá đóng cửa của chỉ số UPCOMINDEX cũng tăng lên. Bên cạnh đó, tăng trưởng kinh tế (GDP) còn có mối quan hệ cùng chiều với vốn hóa thị trường chứng khoán (VHTT). Vốn hóa thị trường chứng khoán được sử dụng như
một đại diện cho sự phát triển của thị trường chứng khoán. Khi kinh tế tăng trưởng, các doanh nghiệp phát triển và đầu tư vào thị trường chứng khoán nhiều hơn làm tăng vốn hóa thị trường. Kết quả này đồng nhất với kết quả nghiên cứu của Ho và Odhiamo (2012).
Thứ hai, tiêu thụ điện (TTDIEN) có mối quan hệ cùng chiều với UPCOMINDEX. So với các bài nghiên cứu trước thì đây là một kết quả mới. Có thể giải thích ý nghĩa của kết quả này như sau: Khi lượng điện tiêu thụ càng nhiều chứng tỏ các doanh nghiệp có năng suất sản xuất lớn, làm cho các doanh nghiệp tăng trưởng mạnh dẫn đến giá trên thị trường của cổ phiếu vào thời điểm kết thúc phiên giao dịch tăng lên. Như vậy, tiêu thụ điện (TTDIEN) có mối quan hệ cùng chiều với giá đóng cửa của chỉ số UPCOMINDEX là hoàn toàn có ý nghĩa. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu còn chỉ ra rằng tiêu thụ điện (TTDIEN) có mối quan hệ nược chiều với vốn hóa thị trường chứng khoán (VHTT). Kết quả này cũng là một phát hiện mới so với các bài nghiên cứu trước. Có thể giải thích cho kết quả này như sau: Khi các doanh nghiệp sử dụng một lượng điện lớn làm tăng chi phí sản xuất, lúc này doanh nghiệp sẽ phải trả một lượng tiền lớn, điều này làm giảm vốn đầu tư mà doanh nghiệp có thể đầu tư vào thị trường chứng khoán.
Thứ ba, bài nghiên cứu chỉ ra rằng biến tổng lao động (TONGLD) có mối quan hệ ngược chiều với UPCOMINDEX. Trong các bài nghiên cứu trước đây của các tác giả trên khắp thế giới thì đây là một điểm mới đáng để phân tích. Kết quả này có thể được hiểu là khi tổng lao động tham gia vào nền kinh tế tăng lên thì giá đóng cửa chỉ số UPCOMINDEX giảm xuống. Cả nước ta hiện nay lực lượng lao động tập trung ở nông thôn chiếm 70%, có khoảng 17 triệu thanh niên nông thôn có độ tuổi từ 15-30, chiếm 70% số thanh niên và 60% lao động nông thôn. Tuy nhiên, 80% trong số này chưa qua đào tạo chuyên môn. Trên thực tế những người đầu tư giam gia vào thị trường chứng khoán thường là những người được đào tạo đại học, có tri thức. Mặc dù lực lượng lao động tăng lên, nhưng số lao động tham gia vào thị trường chứng khoán có thể giảm đi. Điều này có ảnh hưởng tới việc làm giảm giá đóng cửa của chỉ số UPCOMINDEX. Ngoài ra, bài nghiên cứu còn chỉ ra rằng tổng lao động (TONGLD) có mối quan hệ cùng chiều với vốn hóa thị trường chứng khoán (VHTT). Đây cũng là một điểm mới so với các nghiên cứu trước đây. Có thể
hiểu ý nghĩa của kết quả nghiên cứu này như sau: Khi lực lượng lao động trên thị