CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Phương pháp nghiên cứu
3.1.1. Mơ hình ARDL tuyến tính
Nhiều nghiên cứu đề xuất việc thực nghiệm dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian với giả định rằng chuỗi thời gian cơ sở nên là dừng (stationary); nếu một chuỗi thời gian không dừng (nonstationary), hồi quy giả mạo có thể xảy ra. Vì vậy, thơng thường, chúng ta sử dụng sai phân bậc nhất để khắc phục vấn đề này. Nhưng, việc sử dụng sai phân bậc nhất sẽ loại bỏ thông tin dài hạn khỏi bộ dữ liệu, và chỉ cung cấp thông tin ngắn hạn. Để giải quyết vấn đề như vậy, giới nghiên cứu kinh tế đề xuất việc kiểm định nhằm xác định xem liệu có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình hay khơng. Rất nhiều kỹ thuật khả dụng để kiểm định sự tồn tại của các mối quan hệ cân bằng dài hạn tại bậc gốc (level) giữa các biến. Chủ yếu, các phân tích này được dựa trên việc sử dụng các kỹ thuật đồng liên kết. Các kỹ thuật phổ biến có thể nhắc tới là quy trình hai bước dựa trên phần dư (two-step residual-based procedure) để kiểm tra giả thiết không (khơng có đồng liên kết) của Engle-Granger (1987), các kiểm định của Johansen và Juselius (1990), phương pháp đồng liên kết hợp lý cực đại của Johansen (1995).
Tuy nhiên, các kỹ thuật trên lại yêu cầu các biến cơ sở liên kết với nhau tại bậc một. Ngoài ra, những kỹ thuật này cũng có một số hạn chế, ví dụ, nếu nghiên cứu có cỡ mẫu nhỏ, kiểm định Engle-Granger (1987), Johansen (1988) và Juselius (1990) lại không đáng tin cậy. Điều quan trọng, Kremers và cộng sự (1992) cũng cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy với các mẫu quan sát nhỏ, khơng có quan hệ đồng liên kết nào có thể được thiết lập giữa các biến nếu chúng liên kết tại bậc nhất, tức I(1). Ngoài ra, Hakkio và Rush (1991) chứng minh rằng chỉ cần tăng độ dài khoảng thời gian lên sẽ có thể cải thiện sự mạnh mẽ kết quả trong phân tích đồng liên kết. Vì vậy, để tránh những vấn đề trên, trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng cách tiếp cận khác để kiểm tra sự tồn tại của mối quan hệ giữa các biến tại bậc gốc. Kỹ thuật này được khái quát hóa bởi Pesaran và Pesaran (1997), Pesaran và Smith (1998), Pesaran và
Shin (1999) và Pesaran và cộng sự (2001). Kỹ thuật này được biết với tên gọi tự hồi quy phân phối trễ (ARDL). Mơ hình ARDL thích hợp hơn các phương pháp đồng liên kết khác. Lý do đầu tiên là mơ hình khơng u cầu các tiền-kiểm định dữ liệu (pre-testing variable), điều đó có nghĩa là kiểm định về sự tồn tại của mối quan hệ giữa các biến ở bậc gốc có thể được áp dụng bất kể liệu các biến cơ sở hoàn toàn là I(0), hoàn toàn là I(1) hay hỗn hợp giữa chúng (Pesaran và Pesaran, 1997). Hơn nữa, mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM) có thể được suy ra từ mơ hình ARDL bằng cách chuyển đổi tuyến tính đơn giản (Banerjee và cộng sự, 1993). Mơ hình ECM liên kết các điều chỉnh ngắn hạn với trạng thái cân bằng dài hạn mà không làm mất thông tin dài hạn. Một lý do khác là các thuộc tính mẫu nhỏ của phương pháp ARDL mạnh mẽ hơn và vận hành tốt hơn so với phương pháp đồng liên kết của Johansen và Juselius (Pesaran và Shin, 1999).
Để nghiên cứu vai trị của tính chất bất đối xứng trong tác động của thay đổi tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán tại Việt Nam, tác giả dựa theo mơ hình đa biến xác định giá chứng khoán, được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trước đây (xem Bahmani–Oskooee và Saha 2015, 2016), trong đó, đề cập hiệu ứng của các biến số kinh tế vĩ mô khác ngồi tỷ giá hối đối:
spt = β0+ β1ert+ β2cpt + β3m2t + εt, (1) trong đó, εt là phần dư; βi là các tham số dài hạn; spt là chỉ số giá chứng khoán; ert là tỷ giá hối đoái; cpt là chỉ số giá tiêu dùng được đo lường bằng tổng mức giá; và
m2t là thước đo của cung tiền danh nghĩa. Tất cả các biến đều được biểu diễn dưới dạng logarite tự nhiên. Dựa theo mơ hình định hướng dịng chảy của tỷ giá hối đối, hệ số của β1 có thể dương hoặc âm tùy thuộc vào việc định giá thấp nội tệ dẫn đến thu nhập xuất khẩu cao hơn hay là làm tăng chi phí sản xuất.
Bảng 3.1
Mơ tả biến số nghiên cứu.
Biến Khái niệm Mô tả Kỳ vọng
dấu Nguồn
sp Logarit tự nhiên giá chứng khoán
Chỉ số VN–
Index HOSE
er Logarit tự nhiên tỷ giá hối
đoái Tỷ giá NEER +/– Datastream
cp Logarit tự nhiên chỉ số giá
tiêu dùng Chỉ số CPI +/– IFS
m2 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.
Tương tự, tác động của mức giá tiêu dùng (hoặc lạm phát) có thể là tiêu cực hoặc tích cực. Fama (1981) đưa ra giả thuyết về mối quan hệ tiêu cực: lạm phát làm tăng giá đầu vào và chi phí sản xuất, từ đó làm giảm lợi nhuận biên và giá cổ phiếu. Ngược lại, các chứng khốn vốn dự kiến sẽ đóng vai trị là một cơng cụ phịng ngừa lạm phát, do đó giá chứng khốn và lạm phát đi theo cùng một hướng trong dài hạn. Do đó, các nghiên cứu đã lập luận về mối quan hệ ngắn hạn ngược chiều và dài hạn cùng chiều giữa giá chứng khoán và lạm phát (tham khảo Anari và Kolari, 2001). Đối với mối quan hệ giữa cung tiền và giá chứng khoán, các tác động tích cực và tiêu cực được xác nhận trong nhiều nghiên cứu. Hiệu ứng tích cực tồn tại khi sự gia tăng cung tiền dẫn đến giảm lãi suất, điều này kích thích sự gia tăng đầu tư trong nước, tổng sản lượng và giá chứng khoán, trong khi hiệu ứng tiêu cực có thể suy ra từ lập luận của Fama về việc cung tiền có thể dẫn đến áp lực lạm phát lên nền kinh tế.
Phương trình (1) trình bày phương trình đồng liên kết dài hạn với các hệ số nắm bắt hiệu ứng dài hạn của từng biến giải thích. Chuyển phương trình (1) sang dạng sai số hiệu chỉnh, trong đó thay đổi của biến spt (cụ thể là lợi nhuận chứng khoán, xác định bởi ∆spt = spt − spt−1) có liên quan tới sự mất cân bằng trong chu kỳ cuối cùng, và các biến đổi gây ra bởi các thay đổi trong biến giải thích thu được:
∆spt = λ0+ λ1spt−1+ λ2ert−1+ λ3cpt−1+ λ4m2t−1+ ∑ θi′∆spt−i p i=1 + ∑ γi′∆ert−i q i=0 + ∑ δi′∆cpt−i r i=0 + ∑ ϑi′∆m2t−i s i=0 + μt, (2)
trong đó, μt là nhiễu trắng. Phương trình (2) chính là mơ hình ARDL của Pesaran và cộng sự (2001), trong đó kết hợp cả mối quan hệ dài hạn lẫn ngắn hạn của các biến số nghiên cứu. Các hiệu ứng ngắn hạn được xác định dựa theo các hệ số ước lượng đứng trước các biến sai phân bậc nhất, trong khi hiệu ứng dài hạn thu được từ các hệ số λ2, λ3, λ4 chuẩn hóa trên λ1. Nhằm kiểm chứng mối quan hệ dài hạn giữa các biến số, tác giả tiến hành kiểm định đồng liên kết dựa trên kiểm định F, với giả thiết như sau:
H0: λ1 = λ2 = λ3 = λ4 = 0 (khơng có quan hệ dài hạn) và
H1: λ1 ≠ λ2 ≠ λ3 ≠ λ4 ≠ 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.
3.1.2. Mơ hình ARDL phi tuyến
Việc thiết lập mơ hình ARDL ở trên giả định hiệu ứng đối xứng tuyến tính của các biến giải thích lên các biến phụ thuộc. Trong trường hợp xét đến thay đổi tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán phản ứng đối xứng với những thay đổi của đồng nội tệ. Nói cách khác, sự mất giá và tăng giá tiền tệ ảnh hưởng đến giá chứng khoán với cùng độ lớn nhưng theo hướng ngược nhau. Tuy nhiên, như đã đề cập, thay đổi tỷ giá hối đối có thể gây ra những thay đổi bất đối xứng lên giá chứng khoán cả trong dài hạn lẫn ngắn hạn, có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều (nghĩa là trên hoặc dưới mối
phương trình (2) là một tổ hợp tuyến tính đối xứng của các hồi quy ngẫu nhiên, điều đó có thể quá hạn chế để tính đến tính chất bất đối xứng và phi tuyến trong các mối quan hệ kinh tế. Do đó, các tác giả đã cải tiến mơ hình truyền thống bằng giải pháp thay thế: mơ hình NARDL, cho phép tính chất khơng đối xứng trong mối quan hệ đồng liên kết dài hạn và cơ chế sai số hiệu chỉnh ngắn hạn. Đặc biệt, mơ hình NARDL giữ nguyên các ưu điểm sẵn có của phương pháp ARDL. Dựa theo Shin và cộng sự (2014), để kiểm chứng mối quan hệ đồng liên kết bất đối xứng, cũng như xem xét hiệu ứng bất đối xứng của thay đổi tỷ giá lên giá chứng khoán, biến ert được tác thành các thành phần tích lũy riêng lẻ: dương và âm như sau:
ert = er0+ ert++ ert−,
trong đó, ert+ và ert− lần lượt là các thay đổi dương (phản ánh sự định giá cao) và âm (phản ánh sự định giá thấp) của đồng VND, er0 phản ánh sự không đổi của đồng VND. Các biến cấu thành dương và âm thu được từ quá trình cộng dồn sau:
ert+ = ∑ ∆erj+ t j=1 = ∑ max(∆erj, 0) t j=1 , (3) ert− = ∑ ∆erj− t j=1 = ∑ min(∆erj, 0) t j=1 , (4)
Mơ hình mới bây giờ sẽ trở thành mơ hình phi tuyến (định nghĩa phi tuyến xuất phát từ các xây dựng của 2 biến mới ert+ và ert−). Kết hợp các phương trình (3) và (4) và phương trình (1), ta thu được phương trình phi tuyến (5) xác định trong dài hạn:
spt = β0+ β1+ert++ β1−ert−+ β2cpt+ β3m2t+ εt, (5) và mơ hình sai số hiệu chỉnh:
∆spt = λ0+ λ1spt−1+ λ2+ert−1+ + λ2−ert−1− + λ3cpt−1 + λ4m2t−1 + ∑ θi′∆spt−i
p
i=1
+ ∑(γi+′∆ert−i+ + γi−′∆ert−i− )
q i=0 + ∑ δi′∆cpt−i r i=0 + ∑ ϑi′∆m2t−i s i=0 + μt, (6)
trong đó, tất cả các biến đã được xác định từ trước. Ước lượng dài hạn của mỗi cấu thành trong tỷ giá hối đoái lần lượt là β+ = −λ2+/λ1 cho sự tăng giá, và β− = −λ2−/λ1
cho sự giảm giá; trong khi đó, γi+′ và γi−′ tương ứng là các ước lượng ngắn hạn của sự tăng giá và giảm giá. Do đó, phương trình (6) cho phép mối quan hệ dài hạn giữa giá chứng khoán với các cấu thành dương và âm của tỷ giá hối đối. Ngồi ra, mơ hình cịn cho phép sự hiện diện của tính chất bất đối xứng cả trong ngắn hạn và dài hạn, hoặc chỉ trong ngắn hạn, hoặc chỉ trong dài hạn. Tương tự phương trình (2), tức mơ hình ARDL truyền thống, phương trình (6) cho phép kiểm định mối quan hệ dài hạn bất đối xứng giữa các biến thông qua kiểm định thống kê F, liên kết hệ số dài hạn của các biến trễ thứ nhất:
H0: λ1 = λ2+ = λ2− = λ3 = λ4 = 0 (khơng có quan hệ dài hạn) và
H1: λ1 ≠ λ2+ ≠ λ2− ≠ λ3 ≠ λ4 ≠ 0 (có quan hệ dài hạn)
Shin và cộng sự (2014) khẳng định rằng phương pháp ARDL của Pesaran và 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 thơng thường của Pesaran và cộng sự (2001) cũng có thể được áp dụng.