CHƯƠNG 3 : MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Quy trình thực hiện
Bước 1 Thu thập dữ liệu
Lãi suất: được thu thập trên dữ liệu công bố của Ngân hàng Nhà nước Tỷ giá: thu thập trên Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF)
Giá cổ phiếu: thu thập từ Sở giao dịch chứng khốn Tp. Hồ Chí Minh (HOSE).
Bước 2 Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính tốn và mơ tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.
Kiểm định nghiệm đơn vị- tính dừng của dữ liệu là điều kiện tiên quyết khi đưa ra kết luận có ý nghĩa trong phân tích đối với chuỗi thời gian và tăng độ chính xác và mức độ đáng tin cậy của mơ hình. Nếu chuỗi dữ liệu của các biến không dừng, nghiên cứu tiếp tục dùng để xét mối quan hệ dài hạn giữa chúng. Bài viết định nghiệm đơn vị bằng phương ADF (Augmented Dickey-Fuller), Phillips-Perron (PP test), Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin-(KPSS test).
Bước 4 Lựa chọn độ trễ tối ưu
Lựa chọn độ trễ cũng là một bước quan trọng, vì mỗi độ trễ khác nhau cho ra kết quả khác nhau. Người ta cũng dựa vào tiêu chuẩn để có thể quyết định lựa chọn độ trễ nào cho mơ hình. Có thể kể đến các tiêu chuẩn: LR (kiểm định Likelihood Ratio), FPE (Final prediction error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion), HQ (Hannan-Quinn information criterion). Sau đó, tiến hành kiểm định tự tương quan của phần dư và tính ổn định của mơ hình trong mơ hình Vector tự hồi quy ( VAR- Vector Auto Regression)
Bước 5 Kiểm tra mối quan hệ dài hạn
Kiểm tra mối quan hệ dài hạn (Cointegration test) và mơ hình vector hiệu chỉnh sai số VECM (Vector Error Correlation Model) bằng cách xác định sự tồn tại vector đồng liên kết của Johansen và sử dụng VECM để xác định phương trình đồng liên kết giữa các biến lãi suất, tỷ giá và chỉ số VN-Index.
Bước 6 Phân rã phương sai
Phân rã phương sai ( EDV) theo phương pháp Cholesky nhằm xem tác động của các cú sốc vĩ mô lên phương sai sai số dự báo của các biến
Bước 7 Kiểm định Ranger Causality
Kiểm định Ranger Causality để phát hiện mối quan hệ nhân quả giữa biến Xt và Yt, các biến Xt có là nguyên nhân gây ra sự biến động của Yt hay ngược lại. Kết quả này nhằm đưa ra kết luận về việc sử dụng nhân tố vĩ mơ để dự đốn biến động của TTCK hay khơng và việc dự đốn chiều ngược lại có mang lại hiệu quả tương tự hay không. Kết quả chạy trên phần mềm Eview 8.0.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trên cơ sở các đánh giá sơ bộ về phương pháp ước lượng mà các nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài đã thực hiện và trên cơ sở thực tiễn dữ liệu có thể thu thập được ở Việt Nam, trong chương 3, luận văn đã tiến hành nêu ra các giả thuyết nghiên cứu phù hợp, hệ thống biến quan sát và đưa ra mơ hình nghiên cứu cơ bản để thực hiện nghiên cứu kiểm định giả thuyết tại Việt Nam. Từ kết quả hồi quy có được, trong chương 4 bài nghiên cứ sẽ tiến hành trình bày kết quả quá trình nghiên cứu tại Việt Nam.