phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam
3.1.1.1 Giới thiệu mô hình SVAR
Theo Lütkepohl (2005), dạng tổng quát mô hình SVAR có biến ngoại sinh như sau: AY Φ ∑ Φ Y ΨX ε (3.1)
Trong đó: A là ma trận (n x n) hệ số tác động cùng thời điểm giữa các biến nội sinh; Yt là vectơ (n x 1) biến nội sinh; Φ0 là vectơ (nx1) của hệ số chặn; Φi (i=1…p) là ma trận (n x n) hệ số tác động của các biến nội sinh có trễ; Yt-i là ma trận (nxn) các biến nội sinh trễ; p số bậc trễ của mô hình; Xt là vectơ biến ngoại sinh; Ψ là vectơ hệ số của các biến ngoại sinh; ɛt là vectơ (nx1) các nhiễu trắng.
Để ước lượng mô hình (3.1) cần phải chuyển hệ phương trình sang dạng VAR rút gọn (reduced form VAR) bằng cách nhân hai vế của mô hình (3.1) với A-1 và có được mô hình dưới dạng ma trận như sau:
∑ Г Ψ (3.2)
Với C = A-1Φ là vectơ hằng số;Г = A-1Φi; và = A-1 là vectơ (n x 1) của sai số có trung bình bằng không, phương sai không đổi và không tương quan chuỗi với tất cả các biến số ở vế phải của mô hình.
Theo Lütkepohl (2005) các cú sốc cấu trúc được tách khỏi các phần dư dạng rút gọn được ước lượng bằng cách đặt ra những giới hạn (restrictions) cho các tham số của ma trận A và B trong phương trình: A = (3.3) Trong đó: A = 1 0 ⋯ 0 1 ⋯ 0 ⋮ … 1 ⋮ … 1 B= 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 ⋮ … … ⋮ 0 0 …
Do ma trận A là ma trận vuông (n x n), tổng của 2n2phần tử chưa biết có thể được xác định dựa vào n(n + 1)/2 giới hạn được xác định (với n là số biến nội sinh). Do
vậy, để xác định ma trận A và B, cần có ít nhất n(3n – 1)/2 giới hạn bổ sung phải thêm vào.
Phương pháp phổ biến được sử dụng để xác định các giới hạn này là dựa trên phân rã Cholesky ma trận A. Phương pháp này giả định rằng các phần tử trong ma trận A có mối quan hệ đệ quy, do vậy, ma trận A là ma trận tam giác dưới (tất cả các phần tử nằm phía trên đường chéo của ma trận bằng 0).
Quan hệ đệ quy chỉ ra rằng việc xác định các cú sốc cấu trúc được dựa vào sắp xếp trật tự của các biến số nội sinh trong mô hình. Với một trật tự nhất định, biến số ở vị trí đầu tiên sẽ không có mối quan hệ cùng thời điểm với các biến số còn lại trong mô hình, nói cách khác là tại thời điểm t biến số ở vị trí đầu tiên không chịu tác động của các biến số còn lại cũng ở thời điểm t, mà chỉ chịu tác đồng trễ của các biến số này,
t-1, t-2…; biến số ở vị trí thứ hai chỉ chịu tác động cùng thời điểm của chính nó và biến số ở vị trí đầu tiên; biến số ở vị trí thứ ba sẽ chịu tác động cùng thời điểm của chính nó và sốc cấu trúc của hai biến số ở vị trí trước đó…. Vấn đề của phương pháp Cholesky là nằm ở trật tự này vì khi thay đổi trật tự của các biến số trong mô hình có thể sẽ làm cả hệ số ước lượng, phần dư ước lượng và theo đó là các cú sốc thay đổi (Lütkepohl, 2005).
3.1.1.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Để đánh giá tác động của CSTT đến giá cổ phiếu trên TTCK Mỹ trong giai đoạn từ 1967 đến 1990, Thorbecke (1997) là người đầu tiên ứng dụng mô hình VAR do Sims và ctg (1990) đề xuất nhằm. Nhiều nghiên cứu tiếp theo đã kế thừa mô hình của Thorbecke (1997) khi nghiên cứu vấn đề này tại các quốc gia khác như: Cassola và Morana (2004) nghiên cứu TTCK khu vực đồng tiền chung Châu Âu, Ioannidis và Kontonikas (2008) tại 13 quốc gia OECD, Berument và Kutan (2007) tại Thổ Nhĩ Kỳ... Vì mô hình VAR chỉ cho phép xem xét tác động trễ giữa các biến nội sinh trong mô hình mà không cho thấy tác động đồng thời. Các nghiên cứu trong thời gian gần đây như Ben Naceur và ctg (2007), Laopodis (2010) Li và ctg (2010)…đã sử dụng mô hình VAR dạng cấu trúc (SVAR) nhằm xét đến tác động đồng thời cũng như tác động
trễ giữa các biến số CSTT và giá cổ phiếu trên TTCK được ràng buộc theo các lý thuyết kinh tế. Vì vậy, mô hình SVAR cũng được sử dụng trong luận án nhằm định lượng những thay đổi của giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam khi có các cú sốc xảy ra trong điều hành CSTT.
Định dạng cú sốc cấu trúc
Với mục tiêu nghiên cứu là xem xét các phản ứng trong ngắn và trung hạn, nên phương pháp định dạng cú sốc cấu trúc được dựa trên các nghiên cứu của Kim (1999), Kim và Roubini (2000), Ben Naceur và ctg (2007)… Do đó, các cú sốc cấu trúc theo phương trình (3.3) với trật tự của các biến số vectơ Yt trong phương trình (3.2) được định dạng như sau: 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Φ Φ 1 0 0 0 0 0 Φ Φ 1 0 0 0 Φ 0 Φ Φ 1 Φ 0 Φ 0 0 Φ Φ 1 0 Φ Φ Φ Φ Φ Φ 1 μ μ μ μ μ μ μ μ (3.4) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ε ε ε ε ε ε ε (3.5)
Trong mô hình (3.4) và (3.5) hai biến ngoại sinh gồm lãi suất vốn liên bang của Mỹ và giá dầu thế giới đại diện cho cú sốc từ bên ngoài. Trong đó, FFR đại diện cho điều hành CSTT của FED có tác động đến sản lượng trong nước (IPI), điều hành CSTT của NHNN và giá cổ phiếu trên TTCK Việt Nam. Theo Li và ctg (2010), giá
dầu thế giới (OIL) có tác động đồng thời đến các biến số vĩ mô như sản lượng, lạm phát và giá cổ phiếu.
Phương trình thứ ba thể hiện mối quan hệ giữa hoạt động kinh tế thực với lạm phát và các biến số CSTT. Tuy nhiên, không chịu tác động đồng thời mà chỉ phản ứng với giá và các yếu tố tài chính (lãi suất, TTCK) sau một độ trễ.
Phương trình thứ tư thể hiện phản ứng đồng thời của CPI đối với sản lượng. Sở dĩ giá được đặt sau sản lượng là do giá được giả định là thay đổi nhanh hơn so với sản lượng, điều này phù hợp đối với các nền kinh tế đang phát triển (Dabla-Norris và Floerkemeier, 2006).
Phương trình thứ năm thể hiện trạng thái cân bằng trên thị trường tiền tệ. Theo lý thuyết số lượng tiền tệ của Friedman và Schwartz (1975) lượng cầu tiền thực tệ phụ thuộc vào thu nhập và chi phí cơ hội của việc nắm giữ tiền. Vì vậy, tổng mức cung tiền phụ thuộc vào sản lượng, mức giá và lãi suất trong nền kinh tế. Phương trình thứ sáu thể hiện cú sốc trong điều hành CSTT, trong đó lãi suất không phản ứng đồng thời với giá cổ phiếu, lạm phát và sản lượng mà chỉ phản ứng sau một độ trễ. Phương trình cuối cùng cho thấy mối quan hệ giữa giá cổ phiếu với các biến trong mô hình, theo đó giá cổ phiếu phản ứng tức thời với các cú sốc của CSTT, giá, sản lượng và các cú sốc từ bên ngoài.