3. Phương Pháp Nghiên Cứu
3.1 Mơ hình hồi quy
3.1.1.3 Mơ hình hồi quy VAR
Mơ hình như sau:
𝒛𝑡 = 𝒄 + 𝑨𝒛𝑡−𝑖+ 𝒖𝑡′ (3.6)
Trong phương trình (3.1) 𝒛𝑡−𝑖là vector của các biến (IP, IR, MP, STDV, RET, LIQ) với độ trễ là i, c vector hệ số chặn, A ma trận hệ số 6x6 và ut với u là sai số ngẫu nhiên, gọi là sức đẩy hay đổi mới trong ngôn ngữ VAR.
Thứ tự các biến liên quan đến phân tích phản ứng đẩy, trong nghiên cứu này tuân theo quy tắc của Chordia et al. (2005); Goyenko, Ukhov (2009), bằng cách sắp xếp các biến có thể tác động lên những biến khác (trong ngắn hạn) đứng trước. Do đó, nghiên cứu đặt biến vỉ mơ IP, IR và MP đứng trước. Sau đó là các biến STDV, RET và LIQ. Độ trễ trong kiểm định được lựa chọn theo tiêu chí Schwarz Information.
Cho dù phân tích hồi quy xem xét sự phụ thuộc của một biến số này vào các biến số khác, nó khơng nhất thiết thể hiện tính nhân quả. Nói cách khác, sự hiện diện của một mối quan hệ giữa các biến khơng chứng minh tính nhân quả hay chiều hướng ảnh hưởng. Nhưng trong những phép hồi quy liên quan đến số liệu chuỗi thời gian, tình hình có thể hơi khác vì như một tác giả từng viết thời gian không lùi lại được. Nghĩa là nếu một biến cố A xảy ra trước một biến cố B thì có thể A gây ra B. Tuy nhiên, B khơng thể gây ra A. Nói cách khác, những sự kiện trong quá khứ có thể gây ra những sự kiện diễn ra ngày nay. Nhưng các sự kiện tương lai không thể làm được điều. Đây là ý tưởng ẩn chứa trong cái gọi là kiểm
định nhân quả Granger. Nhưng cũng nên lưu ý rõ ràng là vấn đề nhân quả hết sức có tính chất triết học với đủ loại tranh cãi. Ở một cực đoan là những người tin rằng ‘mọi thứ gây ra mọi thứ’ và ở một cực đoan khác là những người bất luận thế nào cũng phủ nhận sự tồn tại của tính nhân quả.3 Do đó từ mơ hình Var kết quả hồi quy trình bày phân tích nhân quả (the Granger-causality tests) kiểm tra giả thuyết H0 các biến trễ của CSTT và thanh khoản thị trường khơng có quan hệ nhân quả với các biến độc lập (và ngược lại). Giá trị P_value được sử dụng để kiểm tra giải thuyết với các mức ý nghĩa khác nhau 1%, 5% và 10%.
Nghiên cứu trình bày kết quả phản ứng đẩy (Impulse Response Function, IRF) để thấy rõ hơn mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình VAR khi có các cú sốc. Do các hệ số đơn lẻ trong các mơ hình VAR ước lượng thường khó giải thích, những người áp dụng kỹ thuật này trên thực tế thường ước lượng cái gọi là hàm phản ứng đẩy. IRF phát hiện phản ứng của biến phụ thuộc trong hệ VAR đối với các cú sốc của các số hạng sai số như Ut trong phương trình (3.6). Giả sử Ut trong phương trình M2 tăng lên với giá trị bằng một độ lệch chuẩn. Một cú sốc hay thay đổi như thế sẽ làm thay đổi TO trong giai đoạn hiện tại và tương lai.
Nghiên cứu cịn đi phân tích phương sai (Cholesky decomposition) để đo lường mức độ đóng góp của các cú sốc dẫn đến sự thay đổi của biến xem xét.
Trong trình bày của nghiên cứu phân tích chủ yếu dựa vào kết quả thực nghiệm trên dữ liệu của Chứng khoán niêm yết tại sàn HOSE tuy nhiên để kiểm tra sự bền vững thì thực nghiệm cũng được tiến hành với chứng khoán niêm yết trên sàn HASTC.