Sau khi tiến hành phân tích mối quan hệ giữa nhân tố kinh tế vĩ mô với CSGCK VN-Index thì ở phần nội dung này, tác giả trình bày về mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến độc lập (các nhân tố kinh tế vĩ mô EX, INF, IP, IR, SM2) là đồng biến hay nghịch biến với biến phụ thuộc (CSGCK VN-Index). Và để đi đến bước xác định sự tác động trong dài hạn thì bước kiểm định nghiệm đơn vị là một bước không thể thiếu. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy các biến EX, IP, IR, SM2 cùng tích hợp bậc 1, riêng biến INF có tích hợp bậc 0. Theo Pesaran và Shin (1996), Hamuda và cộng sự (2013), Mehrara và Musai (2011), các biến không cùng mức liên kết I(1) hoặc I(0) thì việc áp dụng mô hình hồi quy tự phân phối trễ ARDL là thích hợp nhất cho các nghiên cứu thực nghiệm. Do sai phân bậc 1 của các biến là chuỗi dừng (phụ lục 1) và có độ trễ là 01 tháng nên mô hình nghiên cứu cho kết quả như sau:
61
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình ARDL với biến phụ thuộc là VN - Index Biến số Hằng số Sai số chuẩn Thống kê t Giá trị P
D(VN_INDEX(-1)) 0.343547 0.075361 4.558704 0.0000 D(EX) -0.031618 0.018675 -1.693082 0.0926 INF -8.816089 4.222106 -2.088078 0.0386 INF(-1) -10.28876 4.443461 -2.315484 0.0220 D(IP) -6.13E-05 0.000444 -0.138019 0.8904 D(IR) 10.12794 6.092836 1.662270 0.0987 D(IR(-1)) 17.31826 5.990428 2.890989 0.0044 D(SM2) -2.67E-05 6.11E-05 -0.436223 0.6633 C 29.65815 8.678950 3.417250 0.0008 R-squared 0.323796
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews
Căn cứ vào kết quả ước lượng của mô hình ARDL, tác giả ước lượng hàm hồi quy tự phân phối trễ như sau:
VN-Index = 29.65+0.34[VN-Index (-1)]–8.81INF–10.29[INF(-1)]+17.32[IR(-1)] Giải thích mô hình:
Ở mức ý nghĩa thống kê 5% thì trong dài hạn:
+ Khi chỉ số VN-Index ở thời điểm tháng (t-1) tăng lên 1 điểm thì chỉ số VN- Index ở thời điểm tháng t sẽ tăng lên 0.34 điểm, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
+ Khi chỉ số lạm phát ở thời điểm tháng thứ t tăng lên 1% thì chỉ số VN-Index ở thời điểm tháng thứ t sẽ giảm xuống 8.81 điểm, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
+ Khi chỉ số lạm phát ở thời điểm tháng thứ (t-1) tăng lên 1% thì chỉ số VN- Index ở thời điểm tháng thứ t sẽ giảm xuống 10.29 điểm, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
62
+ Khi lãi suất cho vay ở thời điểm tháng thứ (t-1) tăng lên 1% thì chỉ số VN- Index ở thời điểm tháng thứ t sẽ tăng lên 17.32 điểm, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Các hệ số β của các biến số trong mô hình đã phản ánh đúng sự kỳ vọng cũng như phương pháp luận mà nhiều tác giả đã phân tích về mối quan hệ giữa các yếu tố này. Trong bài phân tích cho thấy các biến như chính bản thân chỉ số VN-Index ở kỳ trước (1 tháng), lạm phát, lạm phát ở kỳ trước (1 tháng), lãi suất cho vay ở kỳ trước (1 tháng) có mối quan hệ trong dài hạn với chỉ số VN-Index ở thời điểm đang xét. Trong đó, VN-Index (-1), IR(-1) có mối cùng chiều với biến VN-Index. Đồng thời, biến INF và biến INF(-1) có mối nghịch chiều với VN-Index.
Đối với các biến chỉ số sản xuất công nghiệp (IP), tỷ giá hối đoái (EX), lãi suất cho vay (IR), cung tiền M2 (SM2) có P > 0.05 nên sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô này đến CSGCK VN-Index là không có ý nghĩa thống kê.