3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU:
3.1.2. Môhình khả năng dự báo của tỷ suất sinh lợi quốc tế lấy trễ:
Mô hình hồi quy sự báo tiêu chuẩn đã nghiên cứu khả năng dự đoán tỷ suất sinh lợi quốc tế dựa trên lãi suất quốc gia và tỷ suất cổ tức. Trong phần này, nhóm xem xét mối quan hệ dẫn dắt trễ giữa các tỷ suất sinh lợi chứng khoán quốc gia bằng cách ước lượng các “mô hình hồi qui dự báo cải tiến” (augmented predictive regressions).
3.1.2.1. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger theo cặp:
Mô hình hồi qui dự báo cải tiến có dạng:
𝑟𝑖,𝑡+1 = 𝛽𝑖,0+ 𝛽𝑖,𝑖𝑟𝑖,𝑡+ 𝛽𝑖,𝑗𝑟𝑗,𝑡+ 𝛽𝑖,𝑏𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖,𝑡+ 𝛽𝑖,𝑑𝑑𝑦𝑖,𝑡 + 𝜖𝑖,𝑡+1, 𝑖 ≠ 𝑗, (10) Trong đó các giá trị ri,t và rj,t được đo lường theo đồng nôi tệ tương ứng của từng quốc gia. Mô hình này cho phép phân tích khả năng dự báo của tỷ suất sinh lợi quốc gia j lấy trễ đối với tỷ suất sinh lợi của quốc gia i, điều này tương đương với việc kiểm định liệu tỷ suất sinh lợi của quốc gia j có gây ra tỷ suất sinh lợi của quốc gia i hay không. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger theo cặp được sử dụng rộng rãi trong các bài nghiên cứu về mối quan hệ dẫn dắt trễ giữa các danh mục đầu tư của các chứng khoán Mỹ và phương trình (10) mở rộng những kiểm định tương tự như vậy đối với các danh mục đầu tư quốc tế. Việc kết hợp ri,t như là một biến giải thích trong phương trình (10) rất là quan trọng, bởi vì sự tự tương quan của tỷ suất sinh lợi cùng với hiện tượng các tỷ suất sinh lợi tương quan đồng thời với nhau có thể tạo ra bằng chứng ảo về mối quan hệ dẫn dắt trễ (theo như nghiên cứu của Boudoukh, Richardson, and Whitelaw (
1994), Hameed ( 1997), Chordia and Swaminathan ( 2000)). Hơn nữa, việc bao gồm các biến billi,t và dyi,t như là những biến giải thích trong phương trình (10) kiểm soát được khả năng dự báo của của các biến số kinh tế quốc gia, như đã được nhấn mạnh trong các tài liệu nghiên cứu về dự báo tỷ suất sinh lợi.
Nhóm tiến hành ước lượng OLS hệ số βi,j trong phương trình (10) với mỗi i, cùng với sự thể hiện thống kê t độ mạnh của phương sai thay đổi, và nhóm đánh giá mức ý nghĩa của thống kê t bằng cách sử dụng giá trị p-values của chu trình wild bootstrap. Theo như nghiên cứu của Chordia và Swaminathan (2000), giá trị p-value là để kiểm định cho giải thuyết 𝐻0: 𝛽𝑖,𝑗 = 0 và giả thuyết đối là 𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑗 > 0. Trong các tài liệu nghiên cứu về mối quan hệ dẫn dắt trễ trong các danh mục đầu tư chứng khoán Mỹ, một giá trị βi,j dương trong phương trình (10) có thể được hiểu như là sự điều chỉnh trễ trong giá cổ phiếu nước i đối với các thông tin liên quan đến sự biến động giá chứng khoán của quốc gia j. Đồng thời, nhóm cũng thực hiện ước lượng gộp phương trình (10) mà áp đặt các giới hạn độ dốc đồng nhất như sau: βi,i = 𝛽̅AR, βi,j = 𝛽̅j , βi,b = 𝛽̅b, và βi,d = 𝛽̅d với mọi 𝑖 ≠ 𝑗. Như được nhấn mạnh bởi nghiên cứu của Hjal-marsson (2010), mặc dù những giới hạn độ dốc đồng nhất không được giữ một cách chính xác, thì các ước lượng gộp cũng có thể đo lường một cách ý nghĩa mối quan hệ trung bình trong dữ liệu.
Ngoài ra, để kiểm trả tính bền vững của các kết quả được suy ra từ dữ liệu FTSE, nhóm tiếp tục ước lượng phương trình (10) bằng việc sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh lợi lấy từ MSCI và GFD, kết quả được trình bày trong phụ lục. Hơn nữa, vì những bài nghiên cứu trước đây xem xét các biến kinh tế quốc gia bổ sung như các chỉ báo dự đoán tỷ suất sinh lợi, nên nhóm cũng kiểm định khả năng dự báo của tỷ suất sinh lợi quốc gia lấy trễ khi kiểm soát bốn biến kinh tế quốc gia bổ sung theo dữ liệu hàng tuần có sẵn cho hầu hết các quốc gia: chênh lệch giữa lãi suất ngắn hạn và lãi suất dài hạn, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng của tỷ giá thực và tốc độ tăng trưởng sản lượng công nghiệp thực. Việc ước lượng này để nghiên cứu xem liệu việc thêm các biến kinh tế quốc gia vào có làm gia tăng khả năng dự báo không.
3.1.2.2. Mô hình tổng quát:
Phương trình (10) cung cấp một khuôn mẫu cho các kiểm định nhân quả Granger theo cặp. Một mô hình tổng quát chung cho việc kiểm định khả năng dự báo của tỷ suất sinh lợi lấy trễ của các quốc gia có dạng:
ri,t+1 = βi,0 + βi,i ri,t + ∑𝑗≠𝑖βi, j rj,t + βi,b billi,t +βi,ddyi,t +ϵi,t+1 , (11) Phương trình (11) là một phương trình đơn từ một “mô hình VAR (1) cải tiến” đối với tỷ suất sinh lợi của 8 quốc gia, trong đó ngoài tỷ suất sinh lợi lấy trễ từ 8 quốc gia, nhóm còn sử dụng các biến số kinh tế của quốc gia i như là các biến hồi quy. Mô hình tổng quát này kiểm soát đồng thời tất cả tỷ suất sinh lợi quốc gia lấy trễ khác khi kiểm định quan hệ nhân quả Granger. Tuy nhiên, ước lượng OLS của phương trình (11) bị cản trở bởi một loạt các biến hồi quy tương quan, do đó dẫn đến việc ước lượng các tham số không còn chính xác và các kiểm định thống kê trở nên yếu kém. Do đó, có thể sử dụng một số phương pháp để cải thiện việc ước lượng và kiểm định này.
Một trong những phương pháp đó là một phiên bản gộp của phương trình (11), theo như tinh thần của bài nghiên cứu Ang và Bekaert (2007), Hjalmarsson ( 2010). Để áp dụng phương pháp này, ta phải áp đặt các giới hạn độ dốc đồng nhất như sau: βi,j = 𝛽̅AR , βi,j =𝛽̅j , βi,b =𝛽̅b và βi,d =𝛽̅d với i = 1,...,N. Trong trường hợp đánh đổi giữa hiệu quả và sai lệch, mặc dù phương pháp gộp này có khả năng đưa ra những sai lệch, nhưng nó làm tăng hiệu quả ước lượng; ví dụ như nó có thể cải thiện hiệu quả ước lượng bằng cách làm giảm sai số bình phương trung bình. Hơn thế nữa, như đã nêu ở trên, các ước lượng gộp đo lường mối quan hệ trung bình trong dữ liệu và các sai lệch sẽ được hiệu chỉnh theo chu trình wild bootstrap. Do đó, nhóm sẽ tiến hành ước lượng gộp OLS cho hệ số 𝛽̅j, cùng với các sai lệch đã được hiệu chỉnh theo chu trình wild bootstrap với độ tin cậy 90%.
