CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.4 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
4.4.3 Phân rã phương sai (FEVD)
Trong khi IRF cho biết mức độ phản hồi (độ lớn) của các biến trước một sự thay đổi (một sự lệch chuẩn chẳng hạn) của mỗi cú sốc. FEVD sẽ cho chúng ta biết tầm quan trọng hoặc vai trò của mỗi cú sốc gây nên đối với các biến. Theo đó, FEVD sẽ cho biết bao nhiêu % phương sai của biến được giải thích ứng với mỗi cú sốc.
Bài nghiên cứu kiểm tra sự phân hủy phương sai nhằm xem xét các cú sốc giúp đóng góp bao nhiêu phần trăm vào sự biến đổi của hiệp phương sai giữa TSSL và độ bất ổn của thị trường chứng khoán Việt Nam. Các FEVD định lượng mức quan trọng trong ba cú sốc giá dầu cấu trúc.
Bảng 4.3: Phân rã phương sai REAL_COV
Kỳ PROD Thống kê t REA Thống kê t RPO Thống kê t REAL_ COV Thống kê t 1 1.475 (2.516) 0.164 (1.252) 5.705 (4.034) 92.653 (4.502) 3 4.772 (3.724) 2.222 (3.098) 5.653 (4.351) 87.351 (6.451) 6 6.928 (3.923) 5.889 (4.390) 7.005 (5.126) 80.176 (6.702) 9 8.448 (3.803) 6.296 (4.757) 6.809 (4.769) 78.445 (6.807) 12 9.656 (3.988) 8.678 (5.178) 6.733 (5.283) 74.931 (7.329) 24 10.281 (4.311) 8.820 (6.102) 8.508 (6.036) 72.389 (8.425) 60 10.794 (8.375) 8.595 (10.170) 11.134 (9.341) 69.476 (11.910) (Nguồn: Tổng hợp từ Eview)
Bảng 4.4: Phân rã phương sai CON_COV
Kỳ PROD Thống kê t REA Thốg kê t t RPO Thống kê t CON_ COV Thống kê t 1 8.099 (4.481) 0.002 (1.045) 1.614 (2.177) 90.28 (5.038) 3 8.170 (4.175) 0.111 (2.185) 5.830 (4.599) 85.887 (6.687) 6 8.672 (4.979) 0.683 (3.123) 8.691 (5.433) 81.952 (7.344) 9 8.953 (4.792) 1.336 (3.891) 9.368 (5.630) 80.341 (7.480) 12 10.011 (4.553) 2.141 (4.311) 10.465 (5.729) 77.381 (7.102) 24 10.147 (4.925) 2.512 (4.996) 11.222 (5.525) 76.117 (7.875) 60 10.460 (7.892) 2.648 (7.589) 11.366 (8.670) 75.524 (10.670) (Nguồn: Tổng hợp từ Eview)
Trong bảng 4.3 và 4.4 là kết quả phân rã phương sai lần lượt cho mơ hình SVAR với biến thứ 4 trong ma trận biến là hiệp phương sai giữa TSSL và độ bất ổn tính theo Realized và Conditional tương ứng. Giá trị trong ngoặc đơn đại diện cho thống kê t được tạo ra theo cách lựa chọn sai số chuẩn Monte Carlo. Thống kê t được tính bằng hệ số ước lượng chia cho độ lệch chuẩn của hệ số ước lượng. Để kiểm tra nhanh một biến có ý nghĩa thống kê hay khơng thì cần so sánh với các giá trị tương ứng 2.45, 1.96 và 1.65 ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5%, và 10%. Nếu giá trị t tính tốn (giá trị đại số) lớn hơn giá trị này thì biến có ý nghĩa thống kê. Bằng cách sử dụng kết quả phân rã phương sai, tác giả đã tìm thấy các kết quả có ý nghĩa thống kê về khả năng giải thích của các cú sốc đến sự biến động trong TSSL và độ bất ổn của thị trường chứng khốn Việt Nam, đóng góp sự giải thích lớn nhất là cú sốc từ cung dầu, kế đến là từ cú sốc từ thị trường riêng của dầu và cú sốc từ tổng cầu.
Trong giai đoạn 24 tháng kể từ khi có cú sốc, tác động của các cú sốc giá dầu thế giới là khá đáng kể, từ mức giải thích 7.35% sự thay đổi trong hiệp phương giữa TSSL và độ bất ổn tính theo Realized và 9.72% đối với cách tính Conditional ở kỳ đầu tiên, tỷ lệ này tăng lên rất cao khi quan sát tại kỳ 12 và 24. Tại kỳ quan sát thứ 12, tỷ lệ đóng góp khả năng giải thích cao nhất khi kết hợp 3 cú sốc giá dầu là 25,07% trong sự biến động phương sai của REAL_COV và tăng lên 27,61% khi quan sát ở kỳ 24; 22,62% trong sự biến động của CON_COV và tăng lên 23.88% ở kỳ 24. Điều này cho thấy cú sốc cấu trúc dầu đóng vai trị rất quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi đến mối quan hệ giữa TSSL và độ bất ổn thị trường chứng khoán Việt Nam bằng cách xem xét các thông tin trong lịch sử. Cụ thể:
- Cú sốc trong cung dầu thơ giải thích có ý nghĩa đến 9.65 % của sự biến động trong hiệp phương sai giữa TSSL và độ bất ổn CK tính bằng phương pháp Realized tại kỳ 12 và tăng lên 10.28% tại kỳ 24 kể từ khi có cú sốc trong bảng 4.3. Tương tự trong bảng 4.4, cú sốc cung dầu có thể giải thích được 10.14% sự thay đổi trong mối quan hệ đồng thời giữa
TSSL và độ bất ổn có điều kiện thị trường chứng khốn sau 24 tháng kể từ khi có cú sốc.
- Cú sốc giá dầu có nguồn gốc từ tổng cầu có khả năng giải thích thấp nhất trong 3 nguồn gốc của cú sốc. Tại kỳ 1, chỉ giải thích được 0.16% trong REAL_COV, trong khi ở CON_COV thì khơng thể hiện được phần trăm giải thích. Càng về sau, khả năng giải thích của cú sốc này tăng dần, đạt 8.82 % và 2.51% tương ứng với REAL_COV và CON_COV tại kỳ quan sát thứ 24. Như vậy, cú sốc có nguồn gốc từ cầu dầu có ảnh hưởng nhỏ và chậm đối với thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Trong 3 cú sốc, cú sốc trong thị trường riêng của dầu thơ có khả năng giải thích cao hơn cú sốc tổng cầu trong sự biến động mối quan hệ giữa TSSL và độ bất ổn của chứng khoán. Trong những tháng đầu tiên, cú sốc này chỉ giải thích được 5.70% sự biến động của REAL_COV và 1.61% trong sự biến động của CON_COV. Tuy nhiêu, khả năng giải thích này ngày càng tăng đáng kể, cụ thể là khả năng giải thích cao nhất đạt 8.51% trong REAL_COV và và 11.22 % trong CON_COV ở kỳ 24.
- Mở rộng ra kết quả phân rã trong thời gian 60 tháng theo nghiên cứu của Kang, Ratti và Yoon (2015), với thời gian dài, mức độ giải thích của các cú sốc dầu thơ có thay đổi nhưng kết quả khơng lớn, trong đó chỉ có cú sốc từ thị trường riêng của dầu tăng khả năng giải thích tăng nhiều nhất, từ 8.51% ở kỳ 24 tăng lên 11.13% ở kỳ thứ 60; còn các cú sốc khác vẫn dao động tỷ lệ như tại kỳ quan sát 24. Điều này cho thấy, sự thay đổi trong nhu cầu phịng ngừa của thị trường dầu có tác động khá chậm khi có cú sốc xảy ra.