Tóm lượt về phương pháp phân tích dữ liệu bảng

3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2 Giới thiệu các biến nghiên cứu

3.3.1 Tóm lượt về phương pháp phân tích dữ liệu bảng

Để phân tích mối quan hệ giữa sự phát triển thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế tại quốc gia Châu Á, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng. Theo Gujarati (2004), dữ liệu bảng là dữ liệu được kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian, do đó, khi thực hiện phân tích dữ liệu bảng là chúng ta đang thực hiện phân tích sự thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo. Việc phân tích sử dụng dữ liệu bảng đang ngày càng phổ biến trong nhiều nghiên cứu kinh tế, Baltagi (2010) đã nêu ra một số ưu điểm chính của dữ liệu bảng như sau:

+ Vì dữ liệu bảng liên hệ đến các đơn vị chéo theo thời gian, nên chắc chắn khơng có tính đồng nhất trong các đơn vị này. Do vậy, các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến sự khơng đồng nhất đó.

+ Dữ liệu bảng là sự kết hợp chuỗi thời gian của các đơn vị chéo nên nó cho chúng ta dữ liệu có tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.

+ Bằng cách nghiên cứu quan sát lập đi lập lại của các đơn vị chéo, dữ liệu bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu động thái thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo này.

+ Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người ta không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy.

+ Dữ liệu bảng cũng giúp chúng ta có thể nghiên cứu các mơ hình hành vi phức tạp hơn như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi công nghệ so với dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian.

+ Bằng cách cung cấp dữ liệu đối với vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể giảm đến mức thấp nhất hiện tượng chệch có thể xảy ra nếu chúng ta gộp các đơn vị chéo theo những biến số có mức tổng hợp cao.

Tóm lại, các nghiên cứu dựa trên dữ liệu bảng sẽ làm cho kết quả thực nghiệm được phong phú hơn so với sử dụng dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy.

Trong các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng dữ liệu bảng, mơ hình các tác động cố định (FEM) và mơ hình các tác động ngẫn nhiên (REM) là hai mơ hình được sử dụng phổ biến nhất. Cụ thể, mơ hình tổng qt của hai phương pháp này như sau:

Mô hình tác động cố định: yit = αi + ∑ = K k 1 βkxkit + uit, i = 1,…,N, t = 1,…,T.

Mơ hình tác động ngẫu nhiên:

yit = ∑

=

K

k1

βkxkit + (αi + uit), i = 1,…,N, t = 1,…,T.

Trong đó, i là đơn vị chéo thứ i, t là thời đoạn thứ t. N là số đơn vị chéo và T số thời đoạn. K là số biến giải thích (độc lập) trong mơ hình.

Hausman (1978) cung cấp Kiểm định Hausman để giúp các nghiên cứu thực nghiệm lựa chọn phương pháp tác động phù hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và tác động ngẫu nhiên (Gujarati, 2004 trang 652). Trong đó, giả thuyết H0 cho rằng khơng có sự tương quan giữa sai số đặc trưng của các đơn vị chéo (ui) với các biến giải thích xit trong mơ hình. Bác bỏ giả thuyết H0 nếu pro. < α (với α = 1%, 5% hoặc 10%) sẽ dẫn đến kết luận ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên. Ngược lại, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ H0, nghĩa là khơng bác bỏ được giải thuyết khơng có sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích thì ước lượng tác động cố định khơng cịn phù hợp và ước lượng tác động ngẫu nhiên sẽ được ưu tiên sử dụng.

Ngoài ra, trong một số nghiên cứu thực hiện dựa trên dữ liệu bảng, biến trễ phụ thuộc (yi,t-1) có thể cũng được sử dụng làm biến giải thích trong mơ hình. Trong trường hợp này, phân tích dữ liệu bảng sẽ được thực hiện dựa trên mơ hình cơ bản như sau: yit = yi,t-1 +∑ = K k 1 βkxkit + (αi + uit), i = 1,…,N, t = 1,…,T. (3) Theo Arellano và Bond (1991), vì trong vế phải của phương trình trên có xuất hiện biến yit-1 nên phương trình (3) nêu trên xác định có hiện tượng tự tương quan

giữa yit-1 và uit. Để ước lượng mơ hình này, phương pháp ước lượng GMM1 được sử dụng trong nghiên cứu này. Phương pháp GMM đề xuất sử dụng các biến gồm biến phụ thuộc trễ (yit-1) và các biến giải thích sai phân làm cơng cụ để kiểm sốt hiện tượng chệch trong mơ hình phân tích động dữ liệu bảng. Trong GMM, đề tài cũng trình bày hai kiểm định quan trọng nhất của phương pháp này bao gồm:

+ Sargan test được sử dụng để kiểm định mối tương quan giữa các biến công cụ và εit, với giả thuyết H0 cho rằng khơng có sự tương quan giữa các biến công cụ và εit. Nếu pro. > α, giả thuyết H0 được chấp nhận, mơ hình với các biến cơng cụ được lựa chọn là phù hợp.

+ Kiểm định Arellano-Bond được sử dụng để kiểm định mối tương quan giữa các thành phần sai trong mơ hình với giả thuyết H0 cho rằng khơng có hiện tượng tương quan chuỗi. Nếu pro. > α, có tồn tại hiện tượng tương quan chuỗi trong mơ hình.

3.3.2 Mơ hình nghiên cứu

Theo Levine (1991), đầu tư trên thị trường chứng khoán làm giảm cả các cú sốc về thanh khoản và về sản lượng mà các công ty phải đối mặt. Theo lý thuyết tăng trưởng kinh tế Tân cổ điển, các công ty tránh được các cú sốc sẽ đẩy mạnh đầu tư, từ đó dẫn đến thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Theo Mohtadi & Agarwal (2004), Adjasi và cộng sự (2006), Levine và Zevos (1998), đề tài đề xuất mơ hình nghiên cứu mối quan hệ giữa sự phát triển thị trường chứng khoán, các biến kinh tế vĩ mô và sự phát triển kinh tế như sau:

Growthit = αi + γt + ρGrowthit-1

+ Ф1(FDIit) + Ф2(INVit) + Ф3(Tradeit) + θ1(MCRit) + θ2(STRit) + θ3(TRit) + εit

Trong đó, αi phản ánh tác động đặc trung theo từng quốc gia như nguồn lực ban đầu và γt phản ánh tác động đặc trưng theo thời gian như sự tiến bộ về kỹ thuật.

3.4 Cơ sở dữ liệu:

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 11 quốc gia tại Châu Á bao gồm Nhật Bản, Trung Quốc, Hàn Quốc, Indonesia, Malaysia, Philipines, Singapore, Việt Nam, Thái Lan, Ấn Độ và Pakistan. Dữ liệu của các quốc gia được thu thập từ năm 1990 đến năm 2012 cho tất cả các biến quan sát trong mơ hình nghiên cứu bao gồm tổng sản phẩm quốc nội, tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, thu nhập quốc dân trên đầu người, tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngoài, tỷ lệ tiết kiệm nội địa, tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn, tỷ lệ giá trị giao dịch cổ phiếu niêm yết so với GDP và tỷ lệ giá trị giao dịch của thị trường chứng khốn.

Tồn bộ dữ liệu nghiên cứu được tác giả thu thập từ World bank Indicatiors và được xử lý trên Eview 6.0 và Stata 11.

Dữ liệu đầy đủ của các chỉ số thị trường chứng khoán đối với Trung Quốc là giai đoạn từ 1992 đến 2012, trong khi đó đối với Việt Nam là giai đoạn từ năm 2003 đến năm 2012. Do sự thiếu hụt dữ liệu tại Trung Quốc và Việt Nam như đã nêu trên nên đề tài sử dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng khơng cân bằng.

3.5 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 3.4: Ma trận tương quan của các biến độc lập

Covariance Analysis: Ordinary Date: 08/02/2014 Time: 10:29 Sample: 1 253

Included observations: 237

Balanced sample (listwise missing value deletion) Correlation

Probability FDI INV TRADE

MARKET CAPITALIZA TION STOCKS TRADED TURN OVER RATIO FDI 1.000000 ----- INV 0.558483 1.000000 0.0000 ----- TRADE 0.839234 0.595881 1.000000 0.0000 0.0000 ----- MARKET_ CAPITALIZATION 0.558040 0.534932 0.674453 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- STOCKS TRADED 0.300793 0.397128 0.306850 0.581579 1.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ----- TURNOVER RATIO -0.109094 -0.016678 -0.230265 -0.169612 0.486532 1.000000 0.0938 0.7984 0.0004 0.0089 0.0000 ----- Nguồn: Eview 6.0

Đối với phân tích tương quan, hệ số tương quan giữa các biến càng gần 1 càng thể hiện mối tương quan chặt giữa các biến độc lập trong mơ hình. Với kiểm định về mức độ tương quan, cặp giả thuyết có dạng H0 với ρxy= 0, hay khơng có tương quan trong tổng thể và ngược lại.

Bảng 3.4 thể hiện mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu. Với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết H0 được chấp nhận, cho thấy 2 cặp biến Turnover ratio và FDI, Turnover ratio và Inv không tương quan với nhau. Trong khi đó, các cặp biến độc lập cịn lại trong mơ hình đều có sự tương quan với nhau.

Đối với các cặp biến tương quan, đa số các hệ số tương quan mang dấu “+” thể hiện mối tương quan cùng chiều, trong khi một số cặp biến còn lại giữa Turnover ratio

và trade, Turnover ratio và marketcapitalization mang dấu “ – ” thể hiện mối tương quan ngược chiều. Về mức độ tương quan, cặp biến độc lập Trade và FDI có hệ số tương quan chặt nhất ở mức 0.839234, tiếp theo là cặp Trade và marketcapitalization ở mức 0.674453,… qua đó cho thấy hầu hết các cặp biến đều có mức độ tương quan thấp hơn nhiều so với 1 nên chúng ta có thể kết luận rằng khơng có sự xuất hiện của hiện tương đa công tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Kết quả thống kê mô tả dữ liệu:

4.4.1 Thống kê mô tả dữ liệu dựa trên bộ mẫu chung

Bảng A1 tại Phụ lục mô tả thống kê các chỉ số gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế, các chỉ số kinh tế vĩ mô và các chỉ số đại diện cho sự phát triển thị trường chứng khoán của 11 quốc gia Châu Á trong giai đoạn từ năm 1990 đến 2012, kết quả cho thấy:

+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân của 11 quốc gia Châu Á đạt 3.92%. + Tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngồi bình qn đạt 3.42%, tỷ lệ đầu tư trong nước bình quân đạt 30.57%, và độ mở thương mại bình quân đạt 102.8%.

+ Tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn bình qn đạt 68,77%, tỷ lệ thanh khoản của thị trường chứng khốn bình qn đạt 51.09%, và tỷ lệ vịng quay thanh khoản bình quân đạt 92.03%.

Như vậy, kết quả thống kê từ bộ mẫu chung cho thấy, các quốc gia Châu Á có tốc độ tăng trưởng kinh tế ở mức cao hơn tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân của nhiều khu vực trên thế giới. Trong khi đó, tỷ lệ vốn hóa và tỷ lệ thanh khoản trung bình lần lượt đạt hơn 68.7% và 51.09% cho thấy đây là khu vực có thị trường chứng khốn tương đối phát triển.

4.4.2 Thống kê mô tả dữ liệu dựa trên mức thu nhập quốc dân theo đầu người

Theo Worldbank Classifications (World bank, 2013), các quốc gia có thu nhập quốc dân theo đầu người từ $1,035 trở xuống là các quốc gia có thu nhập thấp, các quốc gia có thu nhập quốc dân theo đầu người trên $1,035 đến $4,085 là các quốc gia có thu nhập dưới trung bình, các quốc gia có thu nhập quốc dân theo đầu người trên $4,085 đến $12,615 là các quốc gia có thu nhập trên thu bình và các quốc gia có thu nhập quốc dân theo đầu người trên $12,615 là các quốc gia có thu nhập cao. Do sự hạn chế về dữ liệu, đề tài đề xuất phân các quốc gia trong mẫu chung thành 2 nhóm phụ dựa trên mức thu nhập quốc dân theo đầu người, trên và dưới $4,086.

Bảng A4 tại Phụ lục mô tả thống kê các chỉ số gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế, các chỉ số kinh tế vĩ mô và các chỉ số đại diện cho sự phát triển thị trường chứng khoán của 4 quốc gia Châu Á trong giai đoạn từ năm 1990 đến 2012 có GNI thực theo đầu người trên $4,086, kết quả cho thấy:

+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình qn của nhóm đạt 3.19%, thấp hơn mức trung bình của bộ mẫu chung.

+ Tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngồi bình qn đạt 5,03%, tỷ lệ đầu tư trong nước bình quân đạt 37.39%, và độ mở thương mại bình quân đạt 162.08%.

+ Tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn bình quân đạt 114,81%, tỷ lệ thanh khoản của thị trường chứng khốn bình qn đạt 82.44%, và tỷ lệ vịng quay thanh khoản bình qn đạt 92.76%.

Bảng A5 tại Phụ lục mô tả thống kê các chỉ số gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế, các chỉ số kinh tế vĩ mô và các chỉ số đại diện cho sự phát triển thị trường chứng khoán của 7 quốc gia Châu Á trong giai đoạn từ năm 1990 đến 2012 có GNI thực theo đầu người dưới $4,086, kết quả cho thấy:

+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân đạt 4.34%, cao hơn mức trung bình của bộ mẫu chung. Trong đó, tỷ lệ tăng trưởng chậm nhất là 1.78% và nhanh nhất là 9.12%.

+ Tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngồi bình qn đạt 2.49%, mức thấp nhất là 0.97% và cao nhất là 5.92%. Tỷ lệ đầu tư trong nước bình quân đạt 26.67%, mức thấp

nhất là 13.86% và cao nhất là 44.55%. Độ mở thương mại bình quân đạt 68.92%, mức thấp nhất là 32.06% và cao nhất là 114.95%.

+ Tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn bình qn đạt 39.96%, trong đó tỷ lệ này thấp nhất là 12.25% và cao nhất là 59.69%. Tỷ lệ thanh khoản của thị trường chứng khốn bình qn đạt 31,48%, thấp nhất đạt 6.65% và cao nhất đạt 57.96%, tỷ lệ vịng quay thanh khoản bình qn đạt 91.56%, thấp nhất đạt 23.21% và cao nhất đạt 161.57%.

Như vậy, kết quả thống kê dựa trên bộ mẫu phụ dựa trên GNI theo đầu người cho thấy, nhóm có GNI theo đầu người trên trung bình có tốc độ tăng trưởng kinh tế chậm hơn nhóm cịn lại, tuy nhiên nhóm này lại thu hút được nhiều hơn dịng vốn đầu tư nước ngoài, dịng vốn đầu tư trong nước và có mức độ tự do hóa thương mại cao hơn nhiều so với nhóm có GNI theo đầu người dưới trung bình. Ngồi ra, thị trường chứng khốn của nhóm có GNI theo đầu người trên trung bình cũng phát triển hơn so với nhóm cịn lại.

4.4.3 Thống kê mô tả dữ liệu dựa tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn (MCR)

Theo kế quả thống kê từ bộ mẫu chung, tỷ lệ vốn hóa thị trường của các quốc gia Châu Á bình qn đạt 68.7%, trên cơ sở đó, đề tài đề xuất phân chia bộ mẫu chung thành 2 nhóm quốc gia có thị trường chứng khốn phát triển và kém phát triển hơn dựa trên chỉ số MCR bình quân là 68.7%.

Bảng A8 tại Phụ lục mô tả thống kê các chỉ số gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế, các chỉ số kinh tế vĩ mô và các chỉ số đại diện cho sự phát triển thị trường chứng khoán của 3 quốc gia Châu Á trong giai đoạn từ năm 1990 đến 2012 có MCR trên mức trung bình của bộ mẫu chung, kết quả cho thấy:

+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân đạt 2.79%, thấp hơn mức trung bình của bộ mẫu chung.

+ Tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngồi bình qn đạt 6.5%, tỷ lệ đầu tư trong nước bình quân đạt 38.66%, và độ mở thương mại bình quân đạt 191.14%.

+ Tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khốn bình qn đạt 133,57%, tỷ lệ thanh khoản của thị trường chứng khốn bình qn đạt 73.49% và tỷ lệ vịng quay thanh khoản bình qn đạt 58.83%.

Bảng A9 tại Phụ lục mô tả thống kê các chỉ số gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế, các chỉ số kinh tế vĩ mô và các chỉ số đại diện cho sự phát triển thị trường chứng khoán của 8 quốc gia Châu Á trong giai đoạn từ năm 1990 đến 2012 có MCR dưới mức trung bình của bộ mẫu chung, kết quả cho thấy:

+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân đạt 4.34%, cao hơn mức trung bình của bộ mẫu chung.

+ Tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngồi bình qn đạt 2.26%, tỷ lệ đầu tư trong