4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU:
4.1.2.Môhình hồi quy dự báo tiêu chuẩn dựa trên các biến số kinh tế của Mỹ
Trung Quốc:
Bảng 3: Các kết quả ước lượng mô hình hồi quy dự báo dựa trên các nhân tố dự báo của
Mỹ, 2007:06 đến 2013:06
Bảng dưới đây cho thấy các ước lượng OLS của 𝛽𝑖,𝑏 và 𝛽𝑖,𝑑 (được thể hiện thông qua 𝛽̂𝑖,𝑏 và
𝛽̂𝑖,𝑑) và thống kê 𝑅2 của mô hình hồi quy dự báo:
𝑟𝑖,𝑡+1 = 𝛽𝑖,0+ 𝛽𝑖,𝑏𝑏𝑖𝑙𝑙𝑈𝑆𝐴,𝑡+ 𝛽𝑖,𝑑𝑑𝑦𝑈𝑆𝐴,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡+1
Thống kê t của 𝛽̂𝑖,𝑏 (𝛽̂𝑖,𝑑) được dùng để kiểm định giả thuyết: 𝐻0: 𝛽𝑖,𝑏 = 0 và giả thuyết đối: 𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑏 < 0 (𝐻0: 𝛽𝑖,𝑑 = 0 và giả thuyết đối 𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑑> 0). Giá trị bên dưới thống kê 𝑅2 trong cột thứ tư và thứ tám cho thấy thống kê 𝜒2 của phương sai không đồng nhất để kiểm định giả thuyết: 𝐻0: 𝛽𝑖,𝑏 = 𝛽𝑖,𝑑 = 0. Các ước lượng “Pooled” áp đặt các giới hạn 𝛽𝑖,𝑏 = 𝛽̅𝑏 và 𝛽𝑖,𝑑 = 𝛽̅𝑑 cho tất cả các i. In đậm thể hiện mức ý nghĩa 10% hoặc tốt hơn. Dữ liệu được lấy từ FTSE.
OLS: USA predictors OLS: USA predictors
Country (i) βi,b βi,d R2 (%) Country (i) βi,b βi,d R2 (%)
VietNam 0.03 1.48 2.03 Phillipine -0.19 -0.03 2.56
t-stat 0.46 1.98 4.02 t-stat (χ2-stat) -2.53 -0.06 6.84
p-value 0.67 0.05 0.14 p-value 0.01 0.61 0.03
Indonesia -0.05 -0.50 0.26 Singapore -0.24 0.54 6.21
t-stat -0.62 -0.62 0.53 t-stat (χ2-stat) -3.68 0.83 18.96
Thailand 0.08 0.85 1.02 USA -0.12 0.73 2.84
t-stat 1.18 1.31 2.22 t-stat (χ2-stat) -1.99 1.13 7.01
p-value 0.88 0.14 0.36 p-value 0.02 0.20 0.04
Malaysia -0.02 0.29 0.43 Pooled -0.07 0.48 2.16
t-stat -0.32 0.74 0.85 t-stat -1.60 1.14 6.54
p-value 0.39 0.30 0.67 p-value 0.06 0.24 0.04
Nhóm tiến hành ước lượng mô hình hồi quy dự báo tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán cho mỗi quốc gia Đông Nam Á với lãi suất danh nghĩa lấy trễ của Mỹ và tỷ suất cổ tức của Mỹ thay thế cho lãi suất và tỷ suất cổ tức của chính quốc gia đó như là những biến độc lập. Kết quả cho thấy bằng chứng về khả năng dự đoán tỷ suất sinh lợi của các chỉ số chứng khoán quốc gia của các nước Đông Nam Á thì yếu hơn khi sử dụng lãi suất và tỷ suất cổ tức của Mỹ thay thế cho chính lãi suất và tỷ suất cổ tức của các quốc gia Đông Nam Á. Tỷ suất cổ tức của Mỹ chỉ thể hiện khả năng dự báo trong tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán quốc gia Việt Nam, và lãi suất danh nghĩa của Mỹ chỉ thể hiện khả năng trong tỷ suất sinh lợi của chỉ số chứng khoán quốc gia Phillipines. Tuy nhiên, khi tiến hành nghiên cứu với bộ dữ liệu MSCI và GFD (xem phụ lục), thì kết quả cho thấy lãi suất danh nghĩa lấy trễ của Mỹ và tỷ suất cổ tức của Mỹ thể hiện khả năng dự báo tương đối tốt đối với tỷ suất sinh lợi chỉ số chứng khoán quốc gia của các nước Đông Nam Á. Đặc biệt, lãi suất danh nghĩa của Mỹ thể hiện khả năng dự báo có ý nghĩa đối với tỷ suất sinh lợi chứng khoán quốc gia của tất cả 6 nước Đông Nam Á, còn tỷ suất cổ tức của Mỹ chỉ thể hiện khả năng dự báo đối với 4 trong 6 nước(trừ Indonesia và Thái Lan).
Bảng 4: Các kết quả ước lượng mô hình hồi quy dự báo dựa trên các nhân tố dự báo của
Trung Quốc, 2007:06 đến 2013:06
Bảng dưới đây cho thấy các ước lượng OLS của 𝛽𝑖,𝑏 và 𝛽𝑖,𝑑 (được thể hiện thông qua 𝛽̂𝑖,𝑏 và
𝛽̂𝑖,𝑑) và thống kê 𝑅2 của mô hình hồi quy dự báo:
𝑟𝑖,𝑡+1 = 𝛽𝑖,0+ 𝛽𝑖,𝑏𝑏𝑖𝑙𝑙𝐶𝐻𝐼,𝑡+ 𝛽𝑖,𝑑𝑑𝑦𝐶𝐻𝐼,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡+1
Thống kê t của 𝛽̂𝑖,𝑏 (𝛽̂𝑖,𝑑) được dùng để kiểm định giả thuyết: 𝐻0: 𝛽𝑖,𝑏 = 0 và giả thuyết đối: 𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑏 < 0 (𝐻0: 𝛽𝑖,𝑑 = 0 và giả thuyết đối 𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑑> 0). Giá trị bên dưới thống kê 𝑅2 trong cột thứ tư và thứ tám cho thấy thống kê 𝜒2 của phương sai không đồng nhất để kiểm định giả
thuyết: 𝐻0: 𝛽𝑖,𝑏 = 𝛽𝑖,𝑑 = 0. Các ước lượng “Pooled” áp đặt các giới hạn 𝛽𝑖,𝑏 = 𝛽̅𝑏 và 𝛽𝑖,𝑑 = 𝛽̅𝑑 cho tất cả các i. In đậm thể hiện mức ý nghĩa 10% hoặc tốt hơn. Dữ liệu được lấy từ FTSE.
OLS: China predictors OLS: China predictors
Country (i) βi,b βi,d R2 (%) Country (i) βi,b βi,d R2 (%)
VietNam 0.02 0.10 0.02 Phillipine 0.01 0.98 4.26 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
t-stat (χ2-stat) 0.14 0.28 0.08 t-stat (χ2-stat) 0.07 2.96 11.82
p-value 0.48 0.48 0.96 p-value 0.45 0.00 0.00
Indonesia 0.13 0.42 0.40 Singapore -0.28 0.18 4.57
t-stat (χ2-stat) 1.18 0.96 1.47 t-stat (χ2-stat) -2.75 0.59 12.60
p-value 0.83 0.26 0.52 p-value 0.00 0.45 0.00
Thailand 0.14 0.16 0.46 China 0.13 0.61 0.50
t-stat (χ2-stat) 1.25 0.49 1.60 t-stat (χ2-stat) 0.84 1.18 1.44
p-value 0.87 0.44 0.47 p-value 0.72 0.23 0.54
Malaysia -0.06 -0.08 0.21 Pooled 0.01 0.34 1.64
t-stat (χ2-stat) -0.80 -0.40 0.64 t-stat 0.16 1.40 2.46
p-value 0.18 0.75 0.75 p-value 0.46 0.17 0.34
Trong trường hợp Trung Quốc khi ước lượng mô hình hồi quy dự báo tỷ suất sinh lợi thặng dư hàng tháng của chỉ số chứng khoán cho mỗi quốc gia Đông Nam Á với lãi suất danh nghĩa lấy trễ của Trung Quốc và tỷ suất cổ tức của Trung Quốc thay thế lãi suất và tỷ suất cổ tức của chính quốc gia đó như là những biến độc lập thì kết quả cho thấy các biến kinh tế của Trung Quốc (gồm lãi suất danh nghĩa và tỷ suất cổ tức) thể hiện khả năng dự báo kém đối với tỷ suất sinh lợi của các quốc gia Đông Nam Á, trong đó tỷ suất cổ tức lấy trễ của Trung Quốc thể hiện khả năng dự báo duy nhất đối với Phillipines, và lãi suất lấy trễ của Trung Quốc cũng chỉ thể hiện khả năng dự báo trong trường hợp của Singapore. Kết quả này cũng khá tương đồng với kết quả nghiên cứu từ bộ dữ liệu MSCI và GFD (xem phụ lục).
4.1.3.Mô hình hồi quy dự báo đa biến cải tiến (multipredictor augmented regression method, mARM)
Bảng 5: Kết quả ước lượng mARM mô hình hồi quy dự báo tiêu chuẩn, 2007:06 đến 2013:06
Bảng dưới cho thấy các giá trị ước lượng đã giảm thiểu sai lệch của 𝛽𝑖,𝑏 và 𝛽𝑖,𝑑 (được thể hiện thông qua 𝛽̂𝑖,𝑏𝑐 và 𝛽̂𝑖,𝑑𝑐 ) theo bài nghiên cứu của Amihud, Hurvich, và Wang (2009) đối với mô hình hồi quy dự báo:
𝑟𝑖,𝑡+1 = 𝛽𝑖,0+ 𝛽𝑖,𝑏𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖,𝑡+ 𝛽𝑖,𝑑𝑑𝑦𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡+1
Thống kê t của 𝛽̂𝑖,𝑏𝑐 (𝛽̂𝑖,𝑑𝑐 ) là để kiểm định giả thuyết 𝐻0: 𝛽𝑖,𝑏 = 0 và giả thuyết đối:
𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑏 < 0 (𝐻0: 𝛽𝑖,𝑑 = 0 và giả thuyết đối 𝐻𝐴: 𝛽𝑖,𝑑> 0). Các giá trị bên dưới cho thấy giá
trị p-value của phương pháp mARM; 0.00 thể hiện <0.005. In đậm thể hiện mức ý nghĩa 10% hoặc tốt hơn. Dữ liệu được lấy từ FTSE.
mARM mARM
Country (i) βi,b βi,d φi,b φi,d Country (i) βi,b βi,d φi,b φi,d
VietNam -0.09 0.18 -0.24 -6.83 Phillipine -0.17 1.05 0.48 -16.68 t-stat -2.63 0.96 -1.28 -5.32 t-stat -4.18 2.86 1.27 -8.46 p-value 0.00 0.17 p-value 0.00 0.00 Indonesia -0.04 -0.09 -0.08 -13.57 Singapore -0.43 0.30 1.26 -16.53 t-stat -1.47 -0.26 -2.94 -7.14 t-stat -3.46 1.04 1.11 -8.26 p-value 0.07 0.60 p-value 0.00 0.15 Thailand -0.16 0.31 -0.49 -14.39 USA -0.10 0.73 -1.43 -18.37 t-stat -1.59 0.90 -0.22 -7.08 t-stat -1.64 1.69 -0.97 -3.50 p-value 0.06 0.18 p-value 0.05 0.05 Malaysia -0.31 0.25 1.15 -10.66 China 0.08 0.39 -1.45 -17.91 t-stat -3.13 0.86 0.82 -6.35 t-stat 0.46 0.86 -1.72 -7.55 p-value 0.00 0.19 p-value 0.68 0.19
Nhóm đã tiến hành ước lượng mô hình hồi quy đa biến cải tiến (multipredictor augmented regression method, mARM), từ đó thu được các giá trị ước lượng đã giảm thiểu sai lệch của βi,b và βi,d. Để kiểm định xem liệu chu trình wild bootstrap có giải thích phù hợp cho sai lệch Stambaugh hay không, nhóm tiến hành so sánh giá trị p-
value được tạo ra bởi chu trình wild bootstrap được trình bày trong bảng 2 với giá trị p-value được tạo ra trong mô hình hồi quy mARM. Nếu giá trị p-value của chu trình wild bootstrap thật sự tạo ra ít sự bác bỏ hơn so với giá trị p-value của mô hình mRAM, thì chỉ ra rằng chu trình wild bootstrap kiểm soát thỏa mãn cho lệch lạc Stambaugh (1999). Kết quả so sánh cho thấy giá trị p-value của chu trình wild bootstrap thật sự tạo ra ít sự bác bỏ hơn so với giá trị p-value của mô hình mARM, có nghĩa là chu trình wild bootstrap kiểm soát thỏa mãn cho lệch lạc Stambaugh (1999) khi suy luận. Kết quả từ MSCI và GFD (xem mục lục) cũng củng cố cho kết luận cho rằng chu trình wild bootstrap điều chỉnh thích hợp cho sai lệch Stambaugh.