CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mơ hình nghiên cứu
4.1.4 Các giả thuyết nghiên cứu
giai đoạn 2010 – 9/2015, các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu như sau:
H1: Lãi suất có tác động âm đến giá cổ phiếu NHTMCP niêm yết Việt Nam.
H2: Tỷ giá hối đối có tác động dương đến giá cổ phiếu NHTMCP niêm yết Việt Nam.
H3: Cung tiền M2 có tác động âm đến giá cổ phiếu NHTMCP niêm yết Việt Nam.
H4: Chỉ số sản xuất công nghiệp có tác động dương đến giá cổ phiếu
NHTMCP niêm yết Việt Nam.
H5: Giá vàng có tác động âm đến giá cổ phiếu NHTMCP niêm yết Việt Nam.
Bảng 4.1: Kỳ vọng dấu xu hướng tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc
Biến số Dấu kỳ vọng Diễn giải
LS – Lãi suất có tác động âm đến giá cổ phiếu các NHTMCP
niêm yết Việt Nam.
Ln(TG) + Tỷ giá hối đối có tác động dương đến giá cổ phiếu các
NHTMCP niêm yết Việt Nam.
M2 – Cung tiền M2 có tác động âm đến giá cổ phiếu các
NHTMCP niêm yết Việt Nam.
IIP + Chỉ số sản xuất cơng nghiệp có tác động dương đến giá cổ
phiếu các NHTMCP niêm yết Việt Nam.
Ln(V) – Giá vàng có tác động âm đến giá cổ phiếu các NHTMCP
niêm yết Việt Nam.
4.2 Phương pháp nghiên cứu 4.2.1 Dữ liệu bảng 4.2.1 Dữ liệu bảng
Dữ liệu của các biến nghiên cứu được cấu trúc dưới dạng dữ liệu bảng (panel data)–là loại dữ liệu hai chiều: chiều không gian và chiều thời gian. Dữ liệu bảng có thể được xem là sự mở rộng của dữ liệu chéo (cross section data) theo thời gian
(time series) giúp nghiên cứu ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc
chiều không gian bao gồm 9 cá thể là 9 NHTMCP niêm yết Việt Nam, chiều thời gian bao gồm 69 thời đoạn ứng với 69 tháng kể từ tháng 1/2010 đến tháng 9/2015. Vì trong giai đoạn nghiên cứu, một số ngân hàng mới bắt đầu niêm yết, ví dụ như tháng 9/2010 - mã NVB, tháng 11/2011- mã MBB), tháng 1/2014 - mã BID nên dữ liệu bảng thu được không cân đối và bị lệch trái. Tổng số quan sát trong mẫu nghiên cứu là 543.
4.2.2 Các mơ hình ước lượng trên dữ liệu bảng
Mơ hình hồi quy trên dữ liệu bảng có dạng tổng quát như sau:
it 1 2 2it 3 3it k kit i it
Y X X ... X Z u (i 1,..., N ; t 1,...,T)
Trong đó: i là chỉ số chỉ các cá thể, t là chỉ số chỉ thời điểm; Y là biến phụ thuộc,
X2, X3, ..., Xk là các biến độc lập; Zi là các đặc điểm riêng của cá thể (đối tượng) thứ
i, các đặc điểm này không thay đổi theo thời gian và không phải là đối tượng nghiên
cứu chính trong mơ hình; uit là sai số ngẫu nhiên của mơ hình.
Giả định quan trọng nhất được sử dụng ở các mơ hình hồi quy trên dữ liệu
bảng là tác động của các biến độc lập X2, X3, ..., Xk đến biến phụ thuộc Y là như
nhau ở tất cả các cá thể. Những khác biệt (nếu có) trong giá trị biến phụ thuộc ứng với từng cá thể là do sự ảnh hưởng bởi các đặc điểm riêng Zi của từng cá thể. Tùy
trường hợp xảy ra về đặc điểm riêng Zi mà có các loại mơ hình hồi quy trên dữ liệu
bảng tương ứng.
Mơ hình hồi quy gộp (Pooled gression model) được sử dụng nếu tất cả
các cá thể đồng nhất với nhau, khơng có sự khác biệt giữa các cá thể hoặc có tồn tại
các đặc điểm riêng của mỗi cá thể nhưng các đặc điểm riêng này không tác động đến biến phụ thuộc Y. Mơ hình hồi quy gộp chính là hồi quy OLS (Ordinary least
square) trên dữ liệu chéo. Theo Gujarati (2004), việc sử dụng phương pháp hồi quy gộp đối với dữ liệu bảng có thể dẫn đến kết quả ước lượng chệch, khơng vững vì
thơng thường có sự khác biệt giữa các cá thể.
Nếu các đặc điểm riêng của từng cá thể tồn tại và có tác động đến biến phụ thuộc Y thì các đặc điểm riêng này chỉ gây ra sự chênh lệch về hệ số chặn (tung
là vì có giả định tác động của các biến độc lập X2, X3, ..., Xk đến biến phụ thuộc Y
là như nhau ở tất cả các cá thể. Thường sử dụng hai phương pháp hồi quy sau đây:
Mơ hình các ảnh hưởng cố định (Fixed effects model, FEM) được sử
dụng nếu đặc điểm riêng theo cá thể Zi có tương quan với các biến độc lập. Nói
cách khác, sự chênh lệch về hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là xác
định và tính tốn được. Về bản chất, FEM cũng chính là mơ hình hồi quy OLS với
biến giả chỉ các cá thể (cố định một chiều theo cá thể) hoặc với biến giả chỉ thời
đoạn (cố định một chiều theo thời gian) hoặc có mặt cả biến giả chỉ cá thể và thời đoạn trong mơ hình (cố định hai chiều).
Mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random effects model, REM)
được sử dụng nếu đặc điểm riêng theo cá thể Zi khơng tương quan với các biến độc
lập. Nói cách khác, sự chênh lệch về hệ số chặn giữa hàm hồi quy của các đối tượng là những đại lượng ngẫu nhiên khơng tính tốn được. Theo Greene (2008), REM thích hợp với các mẫu dữ liệu được lấy ngẫu nhiên từ một tổng thể lớn hơn rất nhiều.
Theo Baltagi (1999), Gujarati (2004), Greene (2008):
- Nếu T (số thời đoạn của dữ liệu theo thời gian) lớn và N (số đối tượng theo không gian) nhỏ, giá trị của các tham số ước lượng theo FEM và REM không khác nhau nhiều. Việc lựa chọn mơ hình dựa vào sự thuận tiện trong tính tốn. FEM
thường được chọn vì FEM là ước lượng vững ứng với cả hai trường hợp Zi và các
biến độc lập Xj có tương quan hay khơng.
- Nếu T nhỏ và N lớn, giá trị của các tham số ước lượng theo FEM và REM
khác nhau đáng kể. Trường hợp này phải dựa vào bản chất tương quan hay không
của Zi và các biến độc lập Xj để chọn lựa mơ hình phù hợp.
4.2.3 Mơ hình hồi quy cho vấn đề nghiên cứu
Theo Baltagi (1999), Gujarati (2004), Grene (2008) và các phân tích về dữ liệu trong mẫu nghiên cứu, một số nhận xét sau đây được rút ra:
- Mơ hình hồi quy gộp là không phù hợp với thực trạng của vấn đề nghiên cứu, bởi lẽ có sự khác biệt đáng kể về mặt cá thể giữa 9 NHTMCP niêm yết và sự
khác biệt này có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là giá cổ phiếu của mỗi ngân hàng.
Điều này thể hiện qua thực trạng một số mã cổ phiếu có giá khá cao như VCB, CTG trong khi đó SHB, NVB ln trong tình trạng giá thấp hơn mệnh giá.
- Với cấu trúc của mẫu dữ liệu nghiên cứu, số thời đoạn T = 69 khá lớn so với số cá thể N=9, do đó sự khác biệt trong kết quả hồi quy bằng hai mơ hình FEM và
REM là không đáng kể. Tuy nhiên, FEM thích hợp hơn REM bởi lẽ mẫu nghiên
cứu được chọn một cách không ngẫu nhiên, mẫu gồm cả 9 ngân hàng trong tổng thể
9 ngân hàng đang có cổ phiếu niêm yết trên các SGDCK.
Như vậy, FEM - cố định một chiều theo cá thể - được chọn để nghiên cứu tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến giá cổ phiếu tại các NHTMCP niêm yết Việt Nam giai đoạn 2010 – 9/2015.
Mơ hình hồi quy cho vấn đề nghiên cứu có dạng:
it 1 2 t 3 t 4 t 5 t 6 t i it ln(P ) LS ln(TG ) M2 IIP ln(V ) Z u (i 1,...,9 ; t 1,..., 69) Trong đó:
Pit: giá cổ phiếu tại các NHTMCP niêm yết, đơn vị 1000đ/cổ phiếu; LSt: lãi suất, đơn vị %; TGt: tỷ giá VND/USD, đơn vị 1000đ/USD; M2t: tốc độ tăng trưởng cung tiền, đơn vị %; IIPt: tốc độ tăng trưởng chỉ số sản xuất công nghiệp, đơn vị %; Vt: giá vàng SJC, đơn vị 1 triệu đồng/chỉ;
β1: hệ số chặn của mơ hình chung cho tất cả các ngân hàng; βj: các tham số
của mơ hình hồi quy, thể hiện tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc (j=2,..., 6); Zi: thể hiện tác động của các đặc điểm riêng của mỗi ngân hàng lên biến phụ thuộc ln(Pit). Đây cũng chính là chênh lệch giữa hệ số chặn của mơ hình chung với hệ số chặn trong mơ hình của từng ngân hàng;
uit: sai số ngẫu nhiên của mơ hình hồi quy. Sai số uit phải thỏa mãn các điều kiện sau đây:
- Không tương quan với các biến độc lập trong mơ hình. - Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
4.3 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.2: Thống kê mô tả của các biến nghiên cứu
Ln(P) LS Ln(TG) M2 IIP Ln(V) Trung bình 2,5591 8,7619 9,9327 11.097 8,2293 8,2282 Trung vị 2,6137 8,0100 9,9400 9,1000 7,4900 8,2100 Giá trị lớn nhất 3,9420 14,0000 9,9900 29,140 27,930 8,4700 Giá trị nhỏ nhất 1,4493 4,6800 9,7900 0,2500 -10,140 7,8700 Độ lệch chuẩn 0,4288 3,3767 0,0445 7,8196 4,9718 0,1441 Hệ số bất đối xứng -0,0512 0,4038 -1,5836 0,6937 0,4474 -0,4137 Hệ số nhọn 2,7229 1,6955 4,5689 2,3140 7,8484 3,0545 Số quan sát 543 543 543 543 543 543 Đơn vị % % % (Nguồn: Phụ lục 2) Kết quả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu cho thấy biến phụ thuộc Ln(P) có
giá trị trung bình là 2,5591; độ lệch chuẩn là 0,4288; khoảng biến thiên từ giá trị
nhỏ nhất là 1,4493 đến giá trị lớn nhất là 3,942; hệ số bất đối xứng gần bằng 0 cho thấy đồ thị giá cổ phiếu đối xứng quanh giá trị trung bình, hệ số nhọn gần bằng 3 cho thấy độ tập trung ở mức trung bình.
Biến LS có giá trị trung bình là 8,76%; độ lệch chuẩn 3,38%,; khoảng biến
thiên khá rộng, từ giá trị nhỏ nhất là 4,68% đến với giá trị lớn nhất là 14%. Điều đó cho thấy trong giai đoạn 2010 – 9/2015, lãi suất thay đổi khá nhiều, biến động khá
đối xứng qua giá trị trung bình (hệ số bất đối xứng bằng 0,4 ≈ 0) nhưng ít tập trung
quanh giá trị trung bình (hệ số nhọn 1,7 < 3). Biến cung tiền M2 cũng có diễn biến vận động tương tự như biến lãi suất LS: biến động nhiều, đối xứng nhưng độ tập trung kém.
Các biến Ln(TG) và Ln(V) khá ổn định trong giai đoạn nghiên cứu. Thật ra
bản chất giá vàng biến thiên khá nhiều trong giai đoạn 2010 – 9/2015 (Phụ lục 1B)
nhưng việc lấy logarit đã làm dữ liệu ổn định hơn, tập trung hơn và đối xứng hơn
Riêng biến IIP, khoảng biến thiên rộng, từ giá trị nhỏ nhất là –10,14 % đến
27,93%; độ lệch chuẩn (4,97%) tương đối lớn so với giá trị trung bình (8,23%), các
giá trị của IIP rất tập trung và khá đối xứng quanh giá trị trung bình. Điều đó cho
thấy chỉ số sản xuất công nghiệp Việt Nam đa phần dao động quanh giá trị trung bình 8,23% trừ một số thời điểm chỉ số này vọt lên quá cao hoặc xuống quá thấp.
Qua phân tích số liệu thống kê mơ tả dữ liệu các biến, có thể nhận định tình hình kinh tế vĩ mơ Việt Nam giai đoạn 2010 - 9/2015 nhiều cung bậc thăng trầm, các nhân tố biến động khá nhiều. Điều này là phù hợp với tình hình thực tế của nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 2010 – 9/2015.
4.4 Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu 4.4.1 Kết quả hồi quy 4.4.1 Kết quả hồi quy
Sử dụng mơ hình hồi quy các ảnh hưởng cố định theo cá thể (FEM by
idividuals) và phần mềm Eviews 8 để ước lượng mơ hình, kết quả như sau:
it t t t t t i it Ln(P ) 0,2082 0,0056LS 0,6061.Ln(TG ) 0,0060M2 0,0023IIP 0,3835Ln(V) Z u (i 1,9,t 1,69) (4.1)
mKết quả tóm tắt về các thơng số của mơ hình được cho ở bảng 4.3.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy theo FEM
Đơn vị tính: %
Biến độc lập Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t P - value
β1 -0,208215 2,734276 -0,076150 0,9393 LS -0,005642 0,003848 -1,466256 0,1432 Ln(TG) 0,606114 0,307657 1,970095 0,0493 M2 -0,006034 0,001489 -4,052190 0,0001 IIP 0,002322 0,001590 1,460718 0,1447 Ln(V) -0,383527 0,086941 -4,411362 0,0000 R2 =0,83347 R2 hiệu chỉnh = 0,82937 P-value (thống kê F) =0,0000 Số quan sát =543 (Nguồn: Phụ lục 3A)
Các giá trị của Zi được cho ở bảng 4.4 sau đây:
Bảng 4.4: Giá trị các đặc điểm riêng Zi
Đơn vị tính: % i 1 STB 2 ACB 3 SHB 4 VCB 5 CTG 6 EIB 7 NVB 8 MBB 9 BID Zi 0,171 0,285 -0,581 0,621 0,105 -0,053 -0,556 -0,162 0,183 (Nguồn: Phụ lục 3B) Ý nghĩa của kết quả ước lượng:
Ý nghĩa các hệ số ước lượng và P-value: Hệ số chặn β1 = -0,208215 khơng
có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Đối với các biến độc lập: LS và IIP khơng có tác
động đến biến phụ thuộc vì giá trị P-value ứng với kiểm định t khá lớn; các biến
Ln(TG), M2 và Ln(V) có giá trị P-value ứng với kiểm định t rất nhỏ, nhỏ hơn 5%;
cho thấy hầu hết các biến độc lập đều có tác động (có ý nghĩa thống kê ở mức 5%)
đến biến phụ thuộc. Cụ thể như sau: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,
nếu:
- Lãi suất tăng thêm 1% thì giá cổ phiếu trung bình mỗi tháng của các NHTMCP niêm yết giảm đi 0,00564%. Tuy nhiên, giá trị P-value trong trường hợp này là 0,1432 > 10%, cho thấy lãi suất khơng có tác động thật sự đến giá cổ phiếu các tại các NHTMCP niêm yết Việt Nam.
- Tỷ giá hối đoái VND/USD tăng thêm 1% thì giá cổ phiếu trung bình của các NHTMCP niêm yết tăng thêm 0,606114%.
- Tổng phương tiện thanh toán M2 tăng thêm 1% so với cuối năm trước thì giá cổ phiếu trung bình của các NHTMCP niêm yết giảm 0,006034%.
- Giá vàng SJC tăng thêm 1% thì giá cổ phiếu trung bình của các NHTMCP niêm yết giảm 0,38353%.
- Chỉ số sản xuất công nghiệp tăng thêm 1% so với cùng kỳ năm trước thì giá cổ phiếu trung bình của các NHTMCP niêm yết tăng thêm 0,002322%. Tuy nhiên, giá trị P-value của thống kê t bằng 0,1447 cho thấy chỉ số sản xuất công nghiệp
Ý nghĩa hệ số xác định R2 hiệu chỉnh: R2=0,82937 cho biết sự biến động của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy giải thích được 82,94% sự biến động của biến phụ thuộc ln(P). 17,06% còn lại của sự biến động ln(P) là do ảnh hưởng của các nhân tố khác khơng có mặt trong mơ hình (được đại diện bởi sai số uit). P-value
(thống kê F) =0,0000 < α = 1% cho thấy mơ hình hồi quy là phù hợp với mẫu dữ
liệu nghiên cứu với mức ý nghĩa 1%.
4.4.2 Kiểm định mơ hình hồi quy
4.4.2.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình hồi quy có mối
quan hệ tuyến tính khá chặt. Đa cộng tuyến làm cho khoảng tin cậy của các hệ số βj trở nên rộng, vì thế ước lượng khoảng cho các hệ số βj trở nên kém chính xác. Mặt
khác, đa cộng tuyến kèm theo hiện tượng sai số chuẩn của các hệ số βj quá lớn sẽ
làm cho các hệ số này khơng có ý nghĩa thống kê mặc dù bản chất là có hoặc làm sai lệch chiều hướng tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kiểm định hiện
tượng đa cộng tuyến bằng cách thực hiện các mơ hình hồi quy phụ mỗi biến độc lập
theo các biến độc lập còn lại. Sau đó xem xét hệ số xác định R2j của các mơ hình
hồi quy phụ; nếu R2j q lớn thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Khơng có một tiêu chuẩn chung cho R2j như thế nào để kết luận mơ hình có đa cộng
tuyến. Một quy ước chung là R2j > 0,9 là dấu hiệu mơ hình bị đa cộng tuyến, tuy
nhiên với một số tác giả thì R2j > 0,65 đã được xem là đa cộng tuyến cao.
Lần lượt thực hiện hồi quy phụ – mỗi biến độc lập được hồi quy theo các
biến độc lập còn lại (Phụ lục 4), các mơ hình hồi quy phụ có hệ số xác định R2
không quá lớn (<0,75) nên mơ hình đã xét khơng mắc lỗi đa cộng tuyến cao.
Bảng 4.5: Giá trị hệ số xác định R2 của các mơ hình hồi quy mỗi biến độc lập theo các biến độc lập còn lại
Biến phụ thuộc LS Ln(TG) M2 IIP Ln(V)
R2j 0,639699 0,712711 0,594629 0,074950 0,659326