Dữ liệu nghiên cứu

CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Để nghiên cứu tác động của biến động giá dầu lên lợi tức cổ phiếu, tác giả sử dụng bộ dữ liệu tháng từ tháng 8 năm 2000 đến tháng 7 năm 2017. Một số nghiên cứu khác cũng sử dụng dữ liệu tháng là Apergis và Miller (2009), Park và Ratti

(2008), Miller và Ratti (2009), Cunado và Perez de Gracia (2013). Dữ liệu thu được

từ Quỹ tiền tệ Quốc tế IMF, dữ liệu kinh tế của FED và cơ quan thông tin năng lượng Hoa Kỳ. Ở Việt Nam dữ liệu thu thập từ Sàn chứng khoán nhà nước, Tổng cục thống kê Việt Nam và Ngân hàng nhà nước Việt Nam.

Dữ liệu nghiên cứu lấy theo tháng. Lý do lựa chọn giai đoạn nghiên cứu từ tháng 8 năm 2000 đến tháng 7 năm 2017, đó là thời gian bắt đầu có dữ liệu nghiên cứu đầy đủ các biến và cập nhật năm nghiên cứu gần nhất. Việc này nhằm tối đa số

lượng quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian, đảm bảo việc đóng góp bằng chứng thực

nghiệm bằng phương pháp định lượng là tin cậy hơn.

Qua một số nghiên cứu về sự tương quan giữa biến động giá dầu và lợi nhuận của cổ phiếu, tác giả đưa các biến trong bảng 1 trong phân tích thực nghiệm: tỷ suất

sinh lợi chứng khốn SR, Chỉ số sản xuất cơng nghiệp IP, Lạm phát CPI, Lãi suất R, Tỷ giá hối đoái EX, Giá dầu thế giới OIL-World. Điều này tương tự với các nghiên

cứu của Sadorsky (1999), Miller và Rattio (2009), Cunado và Perez de Gracia (2013),

Bảng 3.1 Trình bày các biến và nguồn lấy dữ liệu

Tên biến Ký hiệu Nguồn Ghi chú

Tỷ suất sinh lợi chứng

khoán SR

Sàn chứng khoán

nhà nước Lấy theo tháng Chỉ số sản xuất công

nghiệp IPI

Tổng cục thống kê Việt Nam

Chỉ số sản xuất công nghiệp được điều chỉnh yếu tố mùa vụ

Lạm phát CPI Quỹ tiền tệ quốc tế

IMF

Chỉ số lạm phát sẽ được điều chỉnh yếu tố mùa vụ

Lãi suất R Ngân hàng nhà

nước Việt Nam

Lãi suất liên ngân

hàng, kỳ hạn 1 tháng

Tỷ giá hối đoái EX Quỹ tiền tệ quốc tế

IMF

Đây là tỷ giá hối đoái danh nghĩa bình quân cuối kỳ

Giá dầu thế giới OIL_World Ủy ban năng lượng Hoa Kỳ (EIA)

Giá dầu lấy theo

tháng

Lãi suất: Theo Elena Maria và cộng sự (2016) lãi suất lấy theo lãi suất chiết

khấu ngắn hạn cho từng quốc gia G7. Tuy nhiên trong nghiên cứu này tác giả chọn lãi suất bình quân liên ngân hàng kỳ hạn 1 tháng. Bởi vì ở Việt Nam, sau khi quyết định lãi suất cơ bản, ngân hàng nhà nước sẽ can thiệp vào thị trường liên ngân hàng để điều chỉnh lãi suất về gần với lãi suất mục tiêu thông qua hoạt động thị trường mở hoặc mua bán trái phiếu chính phủ.

Theo Miller và Ratti (2009), Elena Maria (2016) thì hoạt động kinh tế và lãi suất cho phép chúng ta kiểm soát các cú sốc tác động đến lợi nhuận của chứng khốn, nhưng khơng bị tác động bởi giá dầu ngắn hạn.

Hoạt động kinh tế: Chỉ số sản xuất công nghiệp là chỉ số sản lượng sản xuất

thực tế của các ngành công nghiệp khai thác, sản xuất chế biến, sản xuất và phân phối điện, khí đốt… Để đo lường hoạt động kinh tế, tác giả sử dụng chỉ số sản lượng công nghiệp điều chỉnh theo mùa ở Việt Nam, dữ liệu lấy theo tháng trên trang web của Tổng cục thống kê. Dữ liệu thu được là tốc độ phát triển công nghiệp của các năm so với năm gốc 2000. Sau đó tác giả điều chỉnh yếu tố mùa vụ trên phần mềm Eview. Để phản ánh chính xác hoạt động kinh tế thực, tác giả tiếp tục loại bỏ yếu tố lạm phát bằng cách trừ đi chỉ số giá tiêu dùng CPI của Việt Nam. Chỉ số CPI tác giả cũng lấy theo tháng và điều chỉnh yếu tố mùa vụ trên Eview. Các nghiên cứu Herrera và cộng sự (2011), Cunado và Perez de Gracia (2013) cũng sử dụng chỉ tiêu sản xuất công nghiệp trong nghiên cứu của họ.

Giá dầu: Tác giả thu thập dữ liệu giá dầu Brent từ Ủy ban năng lượng Hoa Kỳ

(EIA), sau đó loại bỏ yếu tố lạm phát ở Mỹ thông qua chỉ số CPI của Mỹ, cuối cùng tác giả đưa về giá dầu thế giới tại Việt Nam bằng cách nhân với tỷ giá hối đoái

(VND/USD). Tỷ giá hối đoái và chỉ số CPI tác giả lấy dữ liệu trên trang web của

IMF. Để tính biến động giá dầu, tác giả dùng mơ hình GARCH(1,1) để tách giá dầu thành chuỗi biến động giá dầu và đưa vào mơ hình VAR để phân tích.

Biểu đồ 3.1 Giá dầu thế giới (USD/thùng) trong giai đoạn 2000-2017 0 20 40 60 80 100 120 140 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 OIL_OR (Nguồn: Từ phần mềm Eview)

Từ đồ thị có thể thấy giá dầu giai đoạn 2007-2008 biến động mạnh. Năm 2007 giá dầu tăng nhanh gần 100USD/thùng, tháng 7/2008 lên gần 140USD/thùng, mức cao chưa từng có trước đó. Trong bối cảnh đồng USD mất giá nghiêm trọng, dầu trở nên đắt đỏ và đứng trước nguy cơ cạn kiệt nguồn cung làm bùng lên cuộc tranh chấp giữa các quốc gia về chủ quyền đối với những mỏ dầu lớn và đáy biển ở Nam Cực cũng như Bắc Cực. Khủng hoảng tài chính bắt đầu bùng phát vào giữa năm 2007, lên đến đỉnh điểm vào tháng 10/2008, lan rộng và đẩy nền kinh tế thế giới vào cuộc khủng hoảng tài chính trầm trọng. Năm 2011, giá dầu tăng lên tới 100 USD/thùng xuất phát từ nguyên nhân bất ổn ở khu vực Trung Đông và Bắc Phi tạo nên biến động trên thị trường nhiên liệu. Sự tăng mạnh trong giá dầu đã ảnh hưởng tiêu cực tới giao thơng vận tải và thị trường chứng khốn. Năm 2015, sau một thời gian dài giá dầu ở mức cao khiến cho việc tiết kiệm năng lượng được thúc đẩy góp phần cho lượng cầu dầu giảm đáng kể, cùng với việc ứng dụng công nghệ sản xuất được đưa vào các mỏ dầu để khai thác khiến cho lượng cung dầu tăng mạnh. Bên cạnh đó, do sự cạnh tranh khốc liệt trên thị trường dầu khi Mỹ, Nga, OPEC không muốn điều tiết sản lượng để

ổn định thị trường khiến cho giá dầu lao dốc. Bắt đầu từ giữa năm 2014 giá dầu giảm từ trên 100USD/thùng, đến nay còn khoảng 46USD/thùng.

Tỷ suất sinh lợi chứng khoán: Tương tự các nghiên cứu thực nghiệm của Park

và Ratti (2008), Elena Maria và cộng sự (2016), để đo lường tỷ suất sinh lợi chứng

khoán tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng trung bình hàng tháng của chỉ số VN Index sau khi đã loại bỏ yếu tố lạm phát ở Việt Nam bằng cách trừ đi CPI.

Biểu đồ 3.2 Chỉ số VN-Index giai đoạn 2000 – 2017

0 200 400 600 800 1,000 1,200 00 02 04 06 08 10 12 14 16 STOCK -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 00 02 04 06 08 10 12 14 16 STOCK_RE 0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 00 02 04 06 08 10 12 14 16 OIL_PRICE .00 .01 .02 .03 .04 .05 .06 00 02 04 06 08 10 12 14 16 OIL_VOLATILITY (Nguồn: Từ phần mềm Eview)

Chính thức hoạt động từ ngày 27/7/2000 VN-Index khởi đầu với số điểm là 100 và đạt đỉnh 571 điểm vào 25/06/2001. Giai đoạn này do mới thành lập, thị trường chứng khốn phát triển q nóng trong một thời gian ngắn đã tạo nên bong bóng trên thị trường chứng khoán, tiềm ẩn nguy cơ về đợt điều chỉnh giảm sâu. Bên cạnh đó, một số quy định từng được đưa ra hoặc dự kiến áp dụng như mỗi người chỉ được mua

không quá 3000 cổ phiếu và bắt buộc phải nắm giữ nhiều tháng đã làm cho nhiều nhà

đầu tư dần khơng cịn mặn mà với thị trường. Cuối năm 2001 VN-Index bay hơi gần 300 điểm so với đỉnh từng xác lập. Năm 2006 bộc lộ rõ rệt cơn sốt chứng khoán khi

Vn-Index lên gần 600 điểm vào đầu tháng 4 và được đánh giá là một trong những thị

làm cho nhiều nhà đầu tư thuộc mọi tầng lớp trong xã hội liên tục mua chứng khoán với suy nghĩ “nay mua mai lãi” mà không cần quan tâm giá trị nội tại của doanh nghiệp như thế nào. Làn sóng này đã đẩy giá chứng khốn tăng cao bất chấp nhiều cảnh báo về một đợt giảm sâu. Năm 2008 chứng kiến cảnh thị trường chứng khoán giảm điểm liên tục với hàng loạt cổ phiếu chạm sàn liên tiếp. Đáng chú ý VN-Index mất 88.58 điểm (20.99%) trong 7 phiên giảm liên tiếp, bắt đầu từ ngày 3/10/2008.

Nguyên nhân chính là do bất ổn kinh tế vĩ mô trên thế giới ảnh hưởng tới tâm lý khối

ngoại, gây nên tác động đến khối nội cộng thêm việc nhà nước thu hẹp biên độ giao dịch. Chính những điều này khiến các nhà đầu tư bán rịng, đây là xu thế chính tại thời điểm này, các nhà đầu tư bán cổ phiếu để giữ tiền mặt bằng mọi giá.

3.2. Phương pháp nghiên cứu

Tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động giá dầu thế giới và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khốn Việt Nam bằng phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu thời gian, thơng qua mơ hình VAR và ứng dụng chức năng của hàm phản ứng xung

IRF (Impulse Response Function) cũng như chức năng phân rã phương sai VD để biểu diễn tác động của các cú sốc giá dầu lên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2000 – 2017 với chuỗi dữ liệu thời gian. Dưới đây, tác giả sẽ trình bày phương pháp và các bước thực hiện chi tiết.

Tương tự như một số nghiên cứu trước, tác giả sử dụng mơ hình vector tự hồi quy VAR (Vector Auto Regressive) để nghiên cứu ảnh hưởng của cú sốc giá dầu lên tỷ suất sinh lợi chứng khốn tại Việt Nam. Mơ hình VAR được giới thiệu lần đầu vào năm 1982 bởi Chrishtopher H. Sims, người được giải Nobel kinh tế năm 2011.

Mơ hình VAR

Mơ hình VAR xem xét mối quan hệ giữa những chuỗi thời gian khác nhau, là mơ hình hệ phương trình hồi quy với tất cả các biến trong mơ hình đều là biến nội sinh. Các biến trong mơ hình VAR khơng những chịu ảnh hưởng từ tác động hiện tại của các biến khác mà còn bởi độ trễ của chính nó và độ trễ của các biến khác trong

quá khứ. Mơ hình VAR tổng quát đối với hai biến số Y1, Y2 và trễ p bước có dạng sau đây: 𝑌1𝑡 = ∝ + ∑ 𝛽𝑖𝑌1𝑡−𝑖+ ∑ 𝛾𝑖𝑌2𝑡−𝑖+ 𝑈1𝑡 𝑝 1 𝑝 1 𝑌2𝑡 = 𝛿 + ∑ 𝜕𝑖𝑌1𝑡−𝑖+ ∑ 𝜃𝑖𝑌2𝑡−𝑖 + 𝑈2𝑡 𝑝 1 𝑝 1

Với Y1t, Y2t là các chuỗi dừng và là biến nội sinh, U1t và U2t là các nhiễu trắng. Vai trò các biến số Y1t, Y2t hoàn toàn tương đương nhau trong mơ hình.

Mơ hình VECM

Mơ hình VECM là một dạng của mơ hình VAR tổng quát, được sử dụng trong

trường hợp chuỗi dữ liệu là không dừng và chứa đựng mối liên hệ đồng liên kết. Mơ

hình VECM tổng quát với hai biến và trễ một bước có dạng:

𝛥𝑌1𝑡 = ∝ + ∑ 𝛽𝑖𝛥𝑌1𝑡−𝑖+ ∑ 𝛾𝑖𝛥𝑌2𝑡−𝑖+ µ𝐸𝑐𝑚 + 𝑈1𝑡 𝑝 1 𝑝 1 𝛥𝑌2𝑡 = 𝛿 + ∑ 𝜕𝑖𝛥𝑌1𝑡−𝑖+ ∑ 𝜃𝑖𝛥𝑌2𝑡−𝑖 + µ𝐸𝑐𝑚 + 𝑈2𝑡 𝑝 1 𝑝 1

Trong đó, ECM là thành phần hiệu chỉnh sai số mơ hình. Các chuỗi dữ liệu có

tính dừng ở bậc 1, dùng ở sai phân bậc 1 và có tồn tại đồng liên kết giữa các chuỗi dữ liệu.

Mơ hình ARDL

Mơ hình ARDL (Autoregressive Distributed Lag) là mơ hình tự hồi quy phân phối trễ, được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế, hay để kiểm tra mối quan hệ đồng kết hợp, ước lượng động các mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn, đặc biệt hữu ích trong các trường hợp mơ hình có các biến chuỗi ở dạng hỗn hợp giữa dừng hoặc không dừng.

Thứ tự phân rã Cholesky

Các biến được sắp xếp theo một thứ tự giả định, trong đó những biến đứng sau

được giả định chịu ảnh hưởng của những biến đứng trước nó nhưng khơng gây ra tác động ngược lại.

Việc sắp xếp theo một thứ tự khác nhau sẽ cho ra các kết quả khác. Do đó,

thơng thường các nghiên cứu thường vận dụng đến lý thuyết kinh tế để lựa chọn các

cách sắp xếp phù hợp.

Ưu điểm mơ hình VAR

VAR, về bản chất là sự kết hợp 2 ưu điểm của hai phương pháp: tự hồi quy (univariate autoregression) và hệ phương trình đồng thời (simultanous equations - SEs). Như vậy VAR vừa có ưu điểm của tự hồi quy đơn chiều là dễ ước lượng bằng phương pháp tối thiểu hóa phần dư (OLS) và vừa có ưu điểm của SEs là có thể ước lượng nhiều biến trong cùng một hệ thống. Ngoài ra VAR khắc phục được nhược điểm của SEs là khơng cần quan tâm đến tính nội sinh/ ngoại sinh của các biến. Thuộc

tính này nếu sử dụng phương pháp cổ điển hồi quy bội dùng một phương trình hồi quy nhiều khi bị sai lệch khi ước lượng. Chính vì những lý do cơ bản này khiến cho VAR trở nên phổ biến hơn trong các nghiên cứu liên quan đến dự báo, nghiên cứu về các chỉ số vĩ mơ, phân tích tác động của cú sốc của một biến lên các biến phụ thuộc khác qua hàm phản ứng xung hoặc giải thích mức độ tác động của cú sốc của mỗi

biến bằng chức năng phân rã phương sai.

Dưới đây là các bước để thực hiện:

 Bước 1: Để xác định phương pháp sử dụng phân tích trong chuỗi thời gian, tác

giả kiểm định tính dừng nhằm đo lường bậc của đồng tích hợp, tránh hiện

tượng hồi quy giả mạo. Kiểm định tính dừng bằng các phương pháp Zivot

Kết quả cho thấy là tồn tại tính dừng ở bậc gốc ở tất cả các biến với ý nghĩa

thống kê cao (5%). Cho phép sử dụng VAR trong phân tích.

 Bước 2: Lựa chọn khoảng trễ k tối ưu

 Bước 3: Kiểm định Granger mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố

 Bước 4: Phân tích độ ổn định mơ hình bằng kiểm định tính dừng của sai số

 Bước 5: Ước lượng hệ phương trình đồng thời tự hồi quy VAR

 Bước 6: Phân tích hàm phản ứng đẩy IRF

 Bước 7: Phân tích phân rã phương sai VD Kiểm định tính

dừng

Nếu các biến dừng ở bậc gốc, dùng mơ

hình VAR

Nếu các biến khơng dừng ở bậc gốc, thì kiểm tra đồng liên kết

Có đồng liên kết dùng mơ hình VECM Khơng có đồng liên kết, dùng mơ hình ARDL