CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.Mơ hình đa biến
Đối với mơ hình đa biến, các biến giải thích được xem xét gồm tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương (NEER), chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và cung tiền danh nghĩa (M). Mơ hình sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 2008 (2008M1) đến tháng 3 năm 2018 (2018 M3) tại thị trường Việt Nam.
3.1.1. Mơ hình đa biến tuyến tính
Mơ hình tuyến tính được sử dụng làm căn cứ để so sánh kết quả với mơ hình phi tuyến. Tác giả lần lượt ký hiệu các biến sau: SP biểu thị chỉ số giá chứng khoán thị trường Việt Nam; EX là tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương; IPI là chỉ số sản xuất công nghiệp (thước đo hoạt động kinh tế); CPI là chỉ số giá tiêu dùng (mức giá) và M là cung tiền danh nghĩa. Phương trình hồi quy tuyến tính dài hạn dưới dạng logarit (log- linear) được biểu diễn như sau:
LnSPt = c0+ c1LnEXt+ c2LnIPIt+ c3LnCPIt+ c4LnMt+ εt (1)
trong đó, εt là phần dư; ci là các tham số dài hạn. Giá chứng khoán chịu ảnh hưởng bởi từng biến bên phải của phương trình (1) theo những cách khác nhau. Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đối và giá chứng khốn có thể là dương hoặc âm tùy thuộc vào việc doanh nghiệp có định hướng xuất khẩu hay định hướng nhập khẩu hay không. Một doanh nghiệp định hướng xuất khẩu sẽ được hưởng lợi từ định giá thấp của đồng nội tệ, khi
mà sự mất giá làm cho xuất khẩu rẻ hơn. Điều này sẽ dẫn đến sự gia tăng khả năng cạnh tranh và tăng thu nhập của doanh nghiệp, do đó, giá cổ phiếu sẽ tăng (một mối quan hệ cùng chiều). Trong khi đó, một doanh nghiệp định hướng nhập khẩu chịu tổn thất do mất giá của đồng nội tệ, do chi phí đầu vào nhập khẩu tăng do kết quả của việc giảm giá đồng nội tệ. Điều này sẽ dẫn đến sự suy giảm lợi nhuận, do đó, giá cổ phiếu sẽ giảm (một mối quan hệ ngược chiều). Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và chỉ số CPI (thước đo cho lạm phát hoặc mức giá) được cho là ngược chiều (Fama, 1981), Chen và cộng sự, 1986). Với sự gia tăng lạm phát, đối với một doanh nghiệp, giá đầu vào để sản xuất hàng hóa tăng dẫn đến giảm lợi nhuận trong tương lai của doanh nghiệp và do đó, giá cổ phiếu dự kiến sẽ giảm. Mukherjee và Naka (1995) cũng tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận chứng khoán và lạm phát. Anari và Kolari (2001) báo cáo rằng trong ngắn hạn có sự tương quan nghịch giữa giá chứng khoán và lạm phát nhưng trong dài hạn, mối tương quan là thuận. Khi chứng khoán được giữ trong một khoảng thời gian dài hơn, chứng khoán được xem hoặc được kỳ vọng là một phòng ngừa lạm phát tốt và do đó, mối quan hệ cùng chiều giữa lạm phát và giá chứng khốn có thể được thiết lập. Các nghiên cứu mới hơn, như Eita (2012) tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa giá chứng khoán và lạm phát cho Namibia; tuy nhiên, Boonyanam (2014) tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa giá chứng khoán và CPI tại Thái Lan.
Bảng 3.1
Mô tả biến số nghiên cứu
Biến Khái niệm Mô tả Kỳ
vọng
Nguồn dữ
liệu
LnSP Logarit tự nhiên giá chứng
khoán Chỉ số VN-Index HOSE
LnEX Logarit tự nhiên tỷ giá hối
đoái Tỷ giá NEER +/– Datastream
LnIPI Logarit tự nhiên chỉ số sản xuất công nghiệp
Chỉ số sản xuất
LnCPI
Logarit tự nhiên chỉ số giá
tiêu dùng Chỉ số giá tiêu dùng – IFS
LnM Logarit tự nhiên cung tiền Cung tiền M2 +/– IFS
Ghi chú: HOSE: Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh; IFS: Thống kê tài chính quốc tế.
Mối quan hệ giữa giá chứng khoán và cung tiền (M1, M2) có thể dương hoặc âm. Tăng cung tiền dẫn đến việc giảm lãi suất, kéo theo tăng mức đầu tư trong nền kinh tế và do đó, có sự gia tăng trong hoạt động kinh tế. Vì vậy, thu nhập và lợi nhuận của các doanh nghiệp tăng dẫn đến sự gia tăng giá chứng khoán. Điều này thiết lập một mối quan hệ cùng chiều giữa giá cổ phiếu và cung tiền (Mukherjee và Naka, 1995, Tian và Ma, 2010), Eita, 2012, Boonyanam, 2014). Nhưng theo Fama (1981), với sự gia tăng cung tiền có sự gia tăng lạm phát, từ đó, có thể làm giảm giá chứng khốn, do đó, thiết lập mối quan hệ ngược chiều giữa giá chứng khốn và cung tiền. Có sự đồng thuận chung về mối quan hệ cùng chiều giữa hoạt động kinh tế và giá chứng khoán. Với sự gia tăng trong hoạt động kinh tế, thu nhập của doanh nghiệp dự kiến sẽ tăng lên, điều này sẽ làm tăng giá chứng khoán. Trong nghiên cứu, chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI) được sử dụng làm biến đại diện để đo lường hoạt động kinh tế. Nghiên cứu của Chen, Roll và Ross (1986) đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa lợi nhuận chứng khoán và hoạt động kinh tế tại Mỹ. Mối quan hệ tương tự cũng được tìm thấy bởi Mukherjee và Naka (1995) cho Nhật Bản và Eita (2012) cho Namibia. Ước tính phương trình (1) chỉ cung cấp các ước tính về các hệ số dài hạn. Nhưng tất cả các biến ở phía bên phải của phương trình (1) đều có tác động ngắn hạn lẫn dài hạn lên biến phụ thuộc (giá chứng khốn). Vì vậy, để kết hợp các quan hệ động ngắn hạn, mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM) có thể được xác định bằng phương pháp đồng liên kết Engle-Granger (1987):
∆lnSPt = a0+ ∑ a1,k∆lnSPt−k n1 k=1 + ∑ a2,k∆lnEXt−k n2 k=0 + ∑ a3,k∆lnIPIt−k n3 k=0 + ∑ a4,k∆lnCPIt−k n4 + ∑ a5,k∆lnMt−k n5 + λεt−1+ μt (2)
Trong phương trình (2) bên trên, λ đo lường tốc độ hiệu chỉnh; và giá trị âm và có ý nghĩa thống kê của λ hàm ý quan hệ đồng liên kết giữa giá chứng khoán và các yếu tố xác định của nó (Banerjee và cộng sự, 1998). Nhưng trong phương trinh (2), nếu một trong các biến liên kết tại bậc một, tức I(1), và các biến khác liên kết tại bậc gốc, tức I(0), phương pháp đồng liên kết Engle-Granger không thể áp dụng. Để khắc phục vấn đề này, Pesaran và cộng sự (2001) đề xuất phương pháp tiếp cận ARDL (Autoregressive Distributive Lag), có thể kiểm định đồng liên kết giữa các biến tại bậc gốc mà không địi hỏi các biến hồn tồn I(1) hoặc I(0) hay kết hợp cả hai. Theo Pesaran và cộng sự (2001), mơ hình ECM trong phương trình (2) có thể được hiệu chỉnh bằng cách thay thế giá trị trễ của số hạng sai số (εt−1) bằng sự kết hợp tuyến tính của các biến trễ tại bậc gốc trong mơ hình, tạo ra mơ hình mới như sau:
∆lnSPt = a0+ ∑ a1,k∆lnSPt−k n1 k=1 + ∑ a2,k∆lnEXt−k n2 k=0 + ∑ a3,k∆lnIPIt−k n3 k=0 + ∑ a4,k∆lnCPIt−k n4 k=0 + ∑ a5,k∆lnMt−k n5 k=0 − β1LnSPt−1− β2LnEXt−1 − β3LnIPIt−1− β4LnCPIt−1− β5LnMt−1+ μt (3)
Phương trình (3) cung cấp phương pháp một bước (one-step) nhằm ước lượng cả tác động ngắn hạn và dài hạn. Tác động ngắn hạn thu được từ hệ số của các biến số sai phân bậc nhất (ví dụ, tác động ngắn hạn của cung tiền lên giá chứng khoán được xác định bởi a5,k với k từ 0 đến n5) và tác động dài hạn thu được từ các hệ số β2 đến β5, chuẩn hóa trên β1. Kiểm định đồng liên kết dựa trên kiểm định F, với giả thiết như sau:
H0: β1= β2 = β3 = β4 = β5 = 0 (khơng có quan hệ dài hạn) và
H1: β1≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 ≠ β5 ≠ 0 (có quan hệ dài hạn)
Pesaran và cộng sự (2001) cung cấp hai thiết lập giá trị tới hạn. Giá trị giới hạn trên (upper bound) thu được bằng cách giả định tất cả các biến là I(1) và giá trị giới hạn dưới (lower bound) thu được bằng cách giả định tất cả các biến là I(0). Nếu giá trị thống kê F được tính tốn lớn hơn giá trị giới hạn trên, ta bác bỏ giả thiết khơng, tức có sự tồn
tại đồng liên kết giữa các biến. Vì hầu hết các biến kinh tế vĩ mơ là I(1) hoặc I(0), do đó, cũng khơng cần thực hiện kiểm định nghiêm đơn vị (unit root test) trước khi áp dụng phương pháp này.
3.1.2. Mơ hình đa biến phi tuyến
Các nghiên cứu trước đây hồi quy các mơ hình tương tự, giả định rằng ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán là đối xứng. Nhưng điều này có thể khơng đúng, vì sự định giá cao và định giá thấp có thể khơng có tác động tương tự lẫn độ lớn và dấu tác động lên giá chứng khốn. Bởi vì, số lượng tăng giá chứng khốn do mất gia tiền tệ có thể khơng trùng với số lượng giảm giá chứng khốn do sự tăng giá tiền tệ. Do đó, ảnh hưởng của những thay đổi trong tỷ giá hối đối lên giá chứng khốn có thể là bất đối xứng. Để kiểm chứng giả thiết này, biến LnEXt được tác thành các thành phần tích lũy riêng lẻ: dương và âm như sau:
∆lnEXt = lnEX0+ LnEXt++ LnEXt−
trong đó, LnEXt+ và LnEXt− lần lượt là các thay đổi dương và âm của lnEXt. Từ các phương trình trên, biến POS (thay đổi dương, phản ánh sự định giá cao của nội tệ) và biến NEG (thay đổi âm, phản ánh sự định giá âm của nội tệ) được xây dựng như sau:
POS = LnEXt+ = ∑ ∆LnEXj+
t j=1 = ∑ max(∆LnEXj, 0) t j=1 (4a)
NEG = LnEXt− = ∑ ∆LnEXj−
t j=1 = ∑ min(∆LnEXj, 0) t j=1 (4b)
Mơ hình mới bây giờ trở thành mơ hình phi tuyến (định nghĩa phi tuyến xuất phát từ các xác dựng của 2 biến mới POS và NEG). Kết hợp các phương trình (4a) và (4b) và phương trình (1) và (3), ta thu được các phương trình phi tuyến, đầu tiên là phương trình phi tuyến xác định dài hạn:
LnSPt = c0+ c11POSt+ c12NEGt+ c2LnIPIt + c3LnCPIt+ c4LnMt + εt (5)
∆lnSPt = a0+ ∑ a1,k∆lnSPt−k n1 k=1 + ∑ a21,k∆POSt−k n2 k=0 + ∑ a22,k∆NEGt−k n3 k=0 + ∑ a3,k∆lnIPIt−k n4 k=0 + ∑ a4,k∆lnCPIt−k n5 k=0 + ∑ a5,k∆lnMt−k n6 k=0 − β1LnSPt−1 − β2POSt−1− β3NEGt−1− β4LnIPIt−1− β5LnCPIt−1− β6LnMt−1 + μt (6)
Shin và cộng sự (2014) khẳng định rằng phương pháp ARDL của Pesaranvà cộng sự (2001) có thể được áp dụng cho mơ hình phi tuyến trong phương trình (6), do đó, các tiêu chuẩn kiểm định F thông thường của Pesaran và cộng sự (2001) cũng có thể được áp dụng. Từ phương trình (6), tác động ngắn hạn thu được từ ước lượng các hệ số của biến sai phân bậc nhất. ∑n2k=0a21,k đo lường tác động tích lũy ngắn hạn của định giá cao nội tệ lên các thay đổi của giá chứng khoán trong khi ∑n3k=0a22,k đo lường tác động tích lũy ngắn hạn của định giá thấp nội tệ lên các thay đổi của giá chứng khoán. Nếu các giá trị ước lượng của a21,k (hệ số của ∆POSt−k) và a22,k (hệ số của ∆NEGt−k) có cùng giá trị đại số và dấu (ví dụ cùng dương hoặc âm), chúng ta có thể kết luận tỷ giá thay đổi tác động ngắn hạn đối xứng lên giá chứng khốn. Tác động dài hạn được giải thích thơng qua hệ số hồi quy của các biến trễ bậc gốc. Tác động dài hạn đối xứng hay bất đối xứng của thay đổi tỷ giá lên giá chứng khoán được xác định dựa trên β2 (dấu và hệ số của
POSt−1) và β3 (dấu và hệ số của NEGt−1) chuẩn hóa trên β1.