khoản thị trường chứng khoán Việt Nam
3.1.2.1 Giới thiệu mô hình tự hồi quy vector (VAR)
Mô hình tự hồi quy vector (VAR) được sử dụng phổ biến trên thế giới khi nghiên cứu về các biến số kinh tế vĩ mô. Đặc biệt, VAR được sử dụng để đo lường sự phụ thuộc và quan hệ tuyến tính giữa các biến số thời gian. Mô hình VAR có ưu điểm là không yêu cầu phải xác định biến nội sinh hoặc ngoại sinh. Ngoài ra, nó còn cho phép giá trị của biến phụ thuộc không chỉ phụ thuộc vào biến trễ của chính nó mà còn phụ
thuộc vào biến trễ của các biến số khác (Brooks, 2008). Do đó, mô hình VAR phù hợp để đo lường mối quan giữa các biến vĩ mô dạng dữ liệu thời gian.
Theo Brooks (2008), mô hình VAR có dạng tổng quát như sau:
Y A A Y A Y ⋯ A Y ε (3.6)
Trong đó, Yt là vector nx1 biến ngẫu nhiên dừng, εt là vector các nhiễu trắng, A0 là vector hằng số (hệ số chặn), Ai (i=1,2..p) là ma trận vuông cấp nxn, p là số độ trễ.
Các bước ước lượng mô hình VAR
Kiểm định tính dừng (unit root test): việc kiểm định nghiệm đơn vị để xem xét tính dừng và không dừng của chuỗi thời gian các biến trong mô hình thực nghiệm để tránh hiện tượng hồi quy giả mạo trong quá trình phân tích dữ liệu. Các kiểm định thường được sử dụng để xem xét tính dừng hay không dừng của chuỗi thời gian là ADF (Augmented Dickey – Fuller) và Phillip Perron.
Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình dựa trên các kiểm định như: Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC), Hannan and Quinn (HQ) và sai số dự báo cuối cùng (FPE).
Kiểm định nhân quả Granger được thực hiện nhằm lựa chọn số biến cho mô hình:
Yt = α0 + α1Yt-1 + α2Yt-2 +…+ αpYt-p + β1Xt-1 + β2Xt-2 +…+ βpXt-p +ut (3.7) Giả thuyết H0: β1 = β2 = … = βp
Nếu H0 bị bác bỏ thì X có tác động Granger tới Y, nghĩa là X có chứa thông tin để giải thích, dự báo Y. Ngược lại, nếu chưa có cơ sở để bác bỏ H0 thì X không có tác động Granger tới Y.
Thực hiện các kiểm định nhằm đảm kết quả ước lượng là đáng tin cậy, bao gồm: (i) tương quan chuỗi của phần dư bằng kiểm định Autocorrelation LM; (ii) tính ổn định tổng quát của mô hình bằng nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc tính
AR; (iii) tính nhiễu trắng của phần dư bằng kiểm định Portmanteau Autocorrelation.
Phân tích trên mô hình VAR gồm phân tích phản ứng đẩy và phân tích phân rã phương sai. Trong đó phân tích phản ứng đẩy cho biết sau bao lâu để những cú sốc của biến này tác động tới biến khác trong mô hình. Phân tích phân rã phương sai được sử dụng để phân tích phần đóng góp của các chuỗi thời gian khác cũng như của chính chuỗi thời gian đó trong phương sai của sai số dự báo.
3.1.2.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Để đánh giá tác động của các biến CSTT đến thanh khoản của TTCK Việt Nam luận án sử dụng mô hình nghiên cứu của Chordia và cộng sự (2005) làm cơ sở lý thuyết về mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình VAR. Đây cũng là mô hình được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trên thế giới như: Lu-Andrews và Glascock (2010), Fernández-Amador và ctg (2013).
Mô hình nghiên cứu có dạng như sau:
zt = c + Azt-1 + ut (3.8) Trong đó: 2 c c c c c c , , , , , ,
Trong mô hình 3.7, zt là vector các biến nội sinh, gồm biến đại diện cho thanh khoản TTCK, biến đại diện cho CSTT, biến đại diện cho hoạt động kinh tế là chỉ số sản xuất công nghiệp và lạm phát; ut là vector của phần dư, c là vector hằng số (hệ số chặn), A là ma trận vuông cấp nxn, bao gồm hệ số hồi quy của tất cả các biến nội sinh trong mô hình.
Biến LIQtlà biến đại diện cho 5 biến thanh khoản thị trường cổ phiếu gồm: Zeros, LR, MLI, Turnover và Ailliq. Nhóm biến đại diện cho CSTT gồm: cung tiền (M2) và lãi suất liên ngân hàng (IR). Nhóm biến kiểm soát gồm tỷ suất sinh lời bình quân tháng của cổ phiếu (SR), lạm phát (CPI) và sản lượng công nghiệp (IPI).
Trật tự các biến trong mô hình được sắp xếp dựa theo các nghiên cứu trước đó của Chordia và ctg (2005), Goyenko và Ukhov (2009), Fernández-Amador và ctg (2013). Theo đó, các biến vĩ mô như sản lượng (IPIt), lạm phát (CPIt) được sắp xếp đầu tiên, sau đó là các biến số đại diện CSTT như cung tiền (M2t), lãi suất liên ngân hàng (IRt) và cuối cùng là các biến tỷ suất sinh lời cổ phiếu (SRt), các biến số đại diện cho thanh khoản (LIQt).