Chương 3 : Phương pháp nghiên cứu
3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
Bài nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích chuỗi dữ liệu để xem xét TTCK sẽ phải chịu những tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mơ như thế nào. Việc u cầu tính dừng của chuỗi dữ liệu trong phương pháp OLS tỏ ra nhiều hạn chế khi phân tích chuỗi thời gian. Để khắc phục hạn chế đó, trong bài nghiên cứu này tơi sử dụng mơ hình Vector hiệu chỉnh sai số (VECM). Đây là một mơ hình cho phép hồi quy các biến không dừng nhưng lại có quan hệ đồng liên kết, điều này rất phù hợp với các biến được lựa chọn trong mơ hình. Trước khi thực hiện hồi quy, tất cả các biến đều được lấy Logarit để tăng tính ổn định.
Để hồi quy theo mơ hình VECM, bài nghiên cứu tiến hành quy trình sau:
3.3.1. Phương pháp xử lý số liệu
(1) Dữ liệu thu thập về được nhập liệu vào file excel các thơng số cơ bản và từ đó tính tốn ra các chỉ tiêu cần nghiên cứu.
(2) Sau đó, các chỉ tiêu nghiên cứu được chuyển sang phần mềm Eview 8.0 để phân tích, tính tốn.
3.3.2. Kỹ thuật phân tích số liệu (i) Thống kê mơ tả số liệu
Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê,
được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập.
35
Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một
mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất. Nó là giá trị giữa trong một phân bố, mà số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau. Điều đó có nghĩa rằng 1/2 quần thể sẽ có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị.
Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn (standard deviation) là đại lượng
thường được sử dụng để phản ánh mức độ phân tán của một biến số xung quanh số bình qn. Nói cách khác, độ lệch chuẩn dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Độ lệch chuẩn có cơng thức:
S = E[(X – m)2] d = Căn bậc hai của S Trong đó:
S là phương sai d là độ lệch chuẩn
X là giá trị của cơng cụ tài chính m = E(X) là trung bình động của X
Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất, tần suất là số lần xuất hiện của biến
quan sát trong tổng thể, giá trị các biến quan sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân bổ theo một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó.
(ii) Kiểm định nghiệm đơn vị
Được sử dụng rộng rãi để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng.
Giả sử ta có phương trình tự hồi quy:
Yt = ρYt-1 + ut (-1 ≤ρ ≤1) (3.1) Ta có các giả thuyết:
H0: ρ = 1 (là chuỗi không dừng). H1: ρ < 1 (là chuỗi dừng).
36
Yt – Y t-1=ρYt-1 - Y t-1+ut = (ρ-1)Y t-1 +ut ΔY = δ Y t-1 +ut (3.2)
Như vậy các giả thuyết ở trên có thể được viết lại như sau H0: δ = 0 (là chuỗi không dừng).
H1: δ< 0 ( là chuỗi dừng).
Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị δ ước lượng/sai số của hệ số δ). Kiểm định thống kê τ còn được gọi là kiểm định Dickey – Fuller (DF). Kiểm định DF được ước lượng với 3 hình thức:
- Khi Yt là một bước ngẫu nhiên khơng có hằng số: ΔY = δ Y t-1 + ut (3.3)
- Khi Yt là một bước ngẫu nhiên có hằng số: ΔY = β1+ δ Y t-1 + ut (3.4)
- Khi Yt là một bước ngẫu nhiên với hằng số xoay quanh một đường xu thế cố định :ΔY = β1+ β2 TIME + δY t-1 +ut (3.5)
Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính tốn với giá trị thống kê tra bảng DF. Tuy nhiên, do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu biến, nên người ta thường sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey – Fuller Test). Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình (3.5) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ΔYt:
ΔY = β1+ β2 TIME + δY t-1 + αiΔYt-1 + ut (3.6)
Kết quả nếu τADF < τα với α lần lượt tại các mức ý nghĩa thống kê. Ta kết luận chấp nhận giả thuyết Ho tức chuỗi Y là không dừng và ngược lại.
(iii) Kiểm định đồng liên kết Johansen
Cơ sở vững chắc của mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM dựa trên khái niệm rằng có tồn tại quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến có liên quan. Việc kiểm tra đồng tích hợp là để trả lời cho câu hỏi tồn tại hay không mối quan hệ. Việc kiểm tra đồng tích hợp nhằm xác định trạng thái câần bằng hoặc quan hệ dài hạn giữa các biến khảo sát. Nếu kết quả xác định có tồn tại ít nhất một quan hệ dài hạn giữa các
37
biến, sau đó sự phân khúc của các biến dài hạn được giới hạn thì những biến này gọi là đồng tích hợp.
Để điều tra nghiên cứu mối tương quan dài hạn giữa chỉ số VN30 và các biến kinh tế vĩ mô như một hệ phương trình, chúng ta vận dụng phép kiểm định đồng tích hợp đa lượng biến Johansen. Mối quan hệ giữa các biến dựa trên mơ hình sau đây:
xt = A0 +∑(j=1 k) Ajxj-t +εt
Trong đó: A0 là một vector (nx1) hằng số
xt là một vector (nx1) hằng số của những biến dừng ở sai phân bậc 1 k là độ trễ
Quá trình tự hồi quy của những vector được điều chỉnh lại và chuyển vào mơ hình vector hiệu chỉnh sai sơ (VECM)
Δ xt = A0 + ∑(j=1 k-1)ӶjΔxt-j + ...+ ∏Δxt-1 +εt Trong đó : Ӷi= -∑(i=j+1 k)Aj ∏ = -I + ∑(i=j+1 k)Aj
Với I là một ma trận đồng nhất thức (nxn)
Δ sai phân là giá trị kiểm tra (trace value) và (maximum eigen value) được dùng để tìm ra số lượng đồng tích hợp nếu có.
Giả thiết Ho: Khơng có đồng liên kết
Khi so sánh giá trị (trace value) hoặc giá trị (maximum eigen value) với giá trị (critical value) ở mức ý nghĩa α% (1%, 5%, 10%).
Nếu: (trace value) hoặc giá trị (maximum eigen value) < giá trị (critical value) chấp nhận giả thiết Ho: khơng có đồng liên kết
Nếu: (trace value) hoặc giá trị (maximum eigen value) > giá trị (critical value) bác bỏ giả thiết Ho (tức là tồn tại đồng liên kết).
(iv) Phương pháp ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM (Error Correction model)
Việc ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM được tiến hành theo 2 bước:
- Kiểm định đồng tích hợp theo phương pháp của Johansen and Juselius
38
Kết quả kiểm tra nếu phát hiện có tồn tại ít nhất 1 vector đồng tích hợp giữa các biến khảo sát có nghĩa là tồn tại một mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến có liên quan thì tiếp tục thực hiện bước 2. Phương trình hồi quy đồng tích hợp thể hiện mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến khảo sát).
Yt = b + ∑(j=1 m)ΦECONt + ECTt
Vector đồng tích hợp được đo bằng cách biến đối phần dư từ phương trình hồi quy Yt lên ECONt như sau: ECTt = Yt - ∑(j=1 m)ΦECONt –b
Trong đó:
Yt: là biến phụ thuộc (chỉ số giá cổ phiếu) ECONt: các biến độc lập (các biến kinh tế vĩ mô) ECTt: phần dư của phương trình
Φ, b là hệ số của ma trận tương đương về kích cỡ m: biến đố độc lập - Ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM
Nếu kết quả kết luận có đồng tích hợp giữa các biến khảo sát hay quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu tồn tại, mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM được ước lượng như sau:
ΔYt = c + ∑(i=1 p)μiΔYt-1 + ∑(j=1 m)∑(j=1 k)ΦijΔECONt + γ1ECTt-1+ ρt Trong đó:
ΔYt : sai phân bậc 1 của biến phụ thuộc
ΔYt-1: sai phân bậc 1 của biến phụ thuộc lấy độ trễ là t-1
ΔECONt: Sai phân bậc 1 của các biến kinh tế vĩ mô và lấy độ trễ là t-1
ECTt-1: phần dư thu được từ phương trình hồi quy đồng tích hợp ở bước trên và lấy
độ trễ là t-1
c, μi, Φij, γ1: các hệ số của các ma trận tương đương về kích cỡ
ρt: phần dư trong phương trình hồi quy p&k: thơng số độ trễ tương ứng m: biến số độc lập trong phương trình
Điều kiện của mơ hình hiệu chỉnh sai số là phải có hệ số γ1 có dấu âm(-1) và có giá trị nằm giữa 0 và 1, điều này cho biết rằng có sự hội tụ của mơ hình hướng về trạng thái cân bằng trong dài hạn, đồng thời cũng cho thấy bao nhiêu phần trăm điều chỉnh xảy ra ở mỗi thời đoạn.
39
(v) Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
- Kiểm định quan hệ nhân quả Granger để xem xét sự tồn tại các mối quan hệ
giữa các biến.
- Kiểm định nghiệm đơn vị đối với phần dư thu được từ mơ hình. - Kiểm định tự tương quan của phần dư trong mơ hình.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Mục tiêu chương 3 nhằm trình bày quy trình và phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong nghiên cứu để xây dựng. Quy trình nghiên cứu gồm các giai đoạn chính sau: cách thu thập dữ liệu liệu và mô tả dữ liệu thu thập; xây dựng biến và cách đo lường các biến; đề xuất mơ hình nghiên cứu; xây dựng giả thiết nghiên cứu và trình bày phương pháp kiểm định mô hình nghiên cứu. Trong chương 3, tác giả đã xây dựng mơ hình nghiên cứu về chỉ số giá chứng khoán và các nhân tố tác động đến chỉ số giá chứng khoán VN bao gồm: tỷ giá, lạm phát, lãi suất, sản lượng công nghiệp, giá dầu, giá vàng và cung tiền. Từ những nghiên cứu đi trước, tác giả đã hình thành nên 7 giả thiết nghiên cứu trong mơ hình. Số liệu để thực hiện nghiên cứu được lấy từ Hệ thống cơ sở dữ liệu các chỉ tiêu tài chính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF); Tổng cục Thống kê VN (GSO); Ngân hàng Nhà nước VN; Ủy ban Chứng khoán Nhà nước, Ngân hàng nhà nước. Số liệu này được tổng hợp trên Excel và xử lý trên phần mền Eview 8. Các kỹ thuật sử dụng trong nghiên cứu bao gồm: thống kê mô tả dữ liệu, kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định đồng liên kết Johansen, mô hình ước lượng sai số chuẩn.
40