6. Kết cấu của luận văn
3.2 Kết quả nghiên cứu
3.2.2 Kết quả mơ hình hồi quy của VN30-Index
Sau khi xác định được mối quan hệ đồng liên kết giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và chỉ số giá cổ phiếu, sẽ thực hiện mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc là VN30- Index và các biến độc lập là lạm phát (CPI), lãi suất (IR), cung tiền (M2), tỷ giá hối đoái (EX), giá trị sản lượng cơng nghiệp (IO) và đầu tư trực tiếp nước ngồi (FDI). Mơ hình hồi quy của VN30-Index như sau:
Bảng 2.10: Kết quả ước lượng mơ hình hồi quy của VN30-Index
Đơn vị tính: %, đồng, tỷ đồng, tỷ đơ la Mỹ
Biến số Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t p- value
C -175.3212 110.8025 -1.582285 0.1189 CPI -8.198635 1.918915 -4.272537 0.0001 IR 4.164500 3.020423 1.378780 0.1732 M2 1.431194 0.822165 1.740763 0.0869 EX 0.029054 0.006377 4.556330 0.0000 IO 0.001507 0.000965 1.561178 0.1238 FDI 2.023648 4.831222 0.418869 0.6768 0.63 0.60 F = 17.4 DW = 0.466 N = 66 (Nguồn: Phụ lục 6.1)
Với mức ý nghĩa 10% nhưng phần lớn các biến vẫn khơng có ý nghĩa thống kê để tránh vi phạm các quy tắc của phương pháp bình phương nhỏ nhất, phải tiến hành một số kiểm định cho mơ hình:
- Kiểm định đa cộng tuyến
Từ mơ hình hồi quy ta tìm ra được ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập. Các hệ số tương quan giữa các biến ở mức thấp (nhỏ hơn 0.8). Do đó trong phương trình hồi quy (2.4) khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 2.11: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình
Đơn vị tính: khơng Biến CPI IR M2 EX IO FDI
CPI 1.000000 - - - - - IR 0.753315 1.000000 - - - - M2 -0.362646 -0.159471 1.000000 - - - EX -0.087022 -0.201327 -0.313846 1.000000 - - IO -0.092675 -0.327937 -0.404009 0.702047 1.000000 - FDI 0.141216 -0.118808 0.120589 0.047625 0.071591 1.000000 (Nguồn: Phụ lục 6.2)
- Kiểm định các biến không cần thiết trong mơ hình
Ta thấy các biến lãi suất, giá trị sản lượng cơng nghiệp và đầu tư có giá trị p - value cao, do đó tiến hành kiểm định Likelihood Ratio để xác định lại các biến cần thiết và tránh tình trạng biến bị bỏ sót.
Bảng 2.12: Kiểm định Likelihood Ratio
Đơn vị tính: khơng
Giả thuyết Thống kê F Kết luận
IR là biến không cần thiết 0.308 Chấp nhận hay IR là biến không cần thiết M2 là biến không cần thiết 0.133 Chấp nhận hay M2 là biến không cần thiết IO là biến không cần thiết 0.521 Chấp nhận hay IO là biến không cần thiết FDI là biến không cần thiết 0.545 Chấp nhận hay FDI là biến không cần thiết
Với kết quả của kiểm định Likelihood Ratio ta thấy các biến lãi suất, cung tiền, giá trị sản lượng công nghiệp và biến đầu tư không cần thiết trong mơ hình nghiên cứu. Do đó phương trình (2.4) được viết lại như sau:
(2.5)
Bảng 2.13: Kết quả hồi quy sau khi loại biến IR, M2, IO, FDI
Đơn vị tính: %, đồng
Biến số Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t p- value
C -66.78 93.107 -0.717 0.4758 CPI -7.33 1.178 -6.221 0.0000 EX 0.032 0.0045 7.005 0.0000
0.60 0.59 F = 48 DW = 0.466 N = 66 (Nguồn: Phụ lục 6.4) Vậy phương trình tối ưu là:
= -66.78 – 7.33 + 0.032 + ( 2.5’) - Kiểm định phương sai thay đổi
Sử dụng kiểm định White để kiểm định mơ hình có bị hiện tương phương sai thay đổi:
khơng có hiện phương sai thay đổi có hiện tượng phương sai thay đổi
Với mức ý nghĩa 1% thấy p-value = 0.0394 > = 0.01 nên phương trình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 2.14: Kết quả kiểm định White
Đơn vị tính: khơng Thống kê F 3.4210 Gía trị p-value. F(9,31) 0.0389
Số quan sát* Hệ số xác định 6.4656 Gía trị p-value. Chi –Square(9) 0.0394
(Nguồn: Phụ lục 6.5)
- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
= -66.78 – 7.33 + 0.032 + (2.5’) Từ kết quả của mơ hình hồi quy ta thấy các biến lạm phát, tỷ giá hối đối có tác động dài hạn đến VN30-Index. Cụ thể:
- Lạm phát: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi khi lạm phát tăng 1% thì VN30-Index giảm 7,33 điểm.
- Tỷ giá hối đối: trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi tỷ giá hối đoái tăng 1đ/tháng thì VN30-Index giảm 0.032 điểm.
Hệ số xác định hiệu chỉnh bằng 59% suy ra các biến trong phương trình hồi quy (2.5’) giải thích được 59% sự thay đổi của VN30-Index. Phần còn lại VN30-Index chịu tác động của các nhân tố vĩ mô khác.
3.2.3 Kết quả mơ hình hồi quy của VNMidcap-Index
Phương trình hồi quy về sự tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến VNMidcap-Index được thể hiện như sau:
Bảng 2.15: Kết quả ước lượng mơ hình hồi quy của VNMidcap-Index
Đơn vị tính: %, đồng, tỷ đồng, tỷ đô la Mỹ
Biến số Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t p- value
C -77.21404 155.9368 -0.495162 0.6223 CPI -15.43842 2.700566 -5.716736 0.0000 IR 10.83221 4.250761 2.548299 0.0134 M2 -0.580743 1.157066 -0.501910 0.6176 EX 0.022135 0.008974 2.466561 0.0166 IO -0.003649 0.002296 -1.589314 0.1173 FDI 18.40716 11.49289 1.601612 0.1146 0.54 0.49 F = 11.5 DW = 0.42 N = 66 (Nguồn: Phụ lục 7.1)
Chỉ có 3 biến là lạm phát (CPI), lãi suất (IR) và tỷ giá hối đối (EX) có ý nghĩa thống kê, các biến cịn lại đều khơng có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Thêm vào đó phương trình (2.6) khơng bị hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó sẽ thực hiện kiểm định Likelihood Ratio để xác định biến bị bỏ sót trong mơ hình.
- Kiểm định Likelihood Ratio
Để phát hiện mơ hình có bị bỏ sót biến sẽ thực hiện kiểm định Likelihood. Giả thuyết kiểm định Likelihood Ratio:
: Biến X là biến không cần thiết : Biến X là biến cần thiết
Bảng 2.16: Kết quả kiểm định Likelihood Ratio
Đơn vị tính: khơng
Giả thuyết Thống kê F Kết luận
M2 là biến không cần thiết 0.38 Chấp nhận hay là biến không cần thiết IO là biến không cần thiết 0.09 Chấp nhận hay IO là biến cần thiết FDI là biến không cần thiết 0.52 Chấp nhận hay FDI là biến không cần thiết
(Nguồn: Phụ lục 7.2)
Kết quả kiểm định Likelihood Ratio cho ta thấy trong mơ hình nghiên cứu biến giá trị sản lượng cơng nghiệp là biến cần thiết. Do đó phương trình (2.6) được viết lại là:
Bảng 2.17: Kết quả mơ hình hồi quy sau khi bổ sung biến IO
Đơn vị tính: %, đồng, tỷ đồng
Biến số Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t p- value
C -107.4968 136.2217 -0.789131 0.4331 CPI -15.01454 2.540774 -5.909435 0.0000 IR 10.62106 4.191804 2.533767 0.0139 EX 0.022448 0.008851 2.536143 0.0138 IO 0.002170 0.001279 1.696898 0.0948 0.55 0.52 F = 18.7 DW = 0.96 N = 66 (Nguồn: Phụ lục 7.3)
Vậy mơ hình hồi quy tối ưu là:
= -107.496 - 15.014 + 10.621 + 0.032 + 0.002 + (2.7’) - Kiểm định phương sai thay đổi
Sử dụng kiểm định White để kiểm định mơ hình có bị hiện tương phương sai thay đổi. Giả thuyết của kiểm định White
khơng có hiện phương sai thay đổi có hiện tượng phương sai thay đổi
Với mức ý nghĩa 1% thấy p-value = 0.1343> = 0.05 nên không bị hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Bảng 2.18: Kết quả kiểm định White
Đơn vị tính: khơng Thống kê F 1.529 Giá trị p-value. F(9,31) 0.1343 Số quan sát* Hệ số xác định 19.51 Giá trị p-value. Chi –Square(9) 0.1462
(Nguồn: Phụ lục 7.4)
- Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Sau khi thực hiện mơ hình hồi quy thì thu được phương trình:
= -107.496 - 15.014 + 10.621 + 0.032 + 0.002 + (2.7’)
Có 4 nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến VNMidcap-Index gồm lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá trị sản lượng công nghiệp với mức độ tác động như sau: - Lạm phát: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi khi lạm phát tăng 1% thì VNMidcap-Index giảm 15.014 điểm.
- Tỷ giá hối đoái: trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi tỷ giá hối đối tăng 1đ/tháng thì VNMidcap-Index giảm 0.032 điểm.
- Giá trị sản lượng công nghiệp: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá trị sản lượng công nghiệp tăng 1%/tháng so với cùng kỳ năm trước thì VNMidcap- Index sẽ tăng 0.002 điểm.
Hệ số xác định có hiệu chỉnh bằng 52% cho thấy đối với 3 biến số lạm phát, lãi suất và cung tiền đã giải thích được 52% sự thay đổi của VNMidcap-Index. Ngồi ra VNMidcap-Index cịn chịu tác động từ các nhân tố kinh tế vĩ mô khác.