Bảng 4 .6 Ma trận tương quan của các biến nghiên cứu ở sàn HNX
Bảng 4.9 Kiểm định tính dừng của các biến nghiên cứu ở Sàn HOSE
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều dừng ở chuỗi gốc ở mức ý nghĩa 5%
(Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục 5). Đây là cơ sở nền tảng để đề tài tiến hành
ước lượng mơ hình VAR. Kế tiếp đề tài tiến hành chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình
VAR bằng kiểm định Lag length Criteria, kết quả cho thấy ở tất cả các trường
hợp (10 trường hợp – 10 phương trình VAR) độ trễ tối ưu cho mơ hình là độ trễ 2 (Kết quả xem thêm phụ lục 6).
Sau khi đã lựa chọn được độ trễ tối ưu cho mơ hình đề tài tiến hành thực hiện
kiểm định nhân quả Granger cho mơ hình. Kết quả kiểm định nhân quả Granger
cho chính sách tiền tệ và tính thanh khoản của thị trường chứng khoán mà đại
diện là Sàn HOSE (Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục 7).
Bảng 4.10: CSTT tác động đến tính thanh khoản thị trường chứng khoán sàn
HOSE
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Bảng 4.11: Tính thanh khoản thị trường chứng khoán (HOSE) tác động đến
CSTT
Nguồn: Kết quà phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả kiểm định nhân quả Granger cho thấy có bằng chứng rằng chính sách
tiền tệ có tác động đến tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (HOSE)
(bảng 4.10), tuy nhiên đề tài khơng tìm thấy mối quan hệ ngược lại tức là tính
thanh khoản của thị trường chứng khốn tác động đến chính sách tiền tệ (bảng
4.11).
Tóm lại, xét về tổng thể thì vẫn có ít bằng chứng mặc dù yếu cho rằng chính sách tiền tệ có tác động đến tính thanh khoản của thị trường chứng khốn mà đại diện là Sàn HOSE.
Để tiếp tục đề tài sẽ tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF) và phân rả
phương sai để xem xét thêm thực sự chính sách tiền tệ có tác động đến tính
bảo tính chính xác và đáng tin cậy của mơ hình VAR đề tài tiến hành kiểm tra tính ổn định của mơ hình bằng kiểm định AR Roots Gragh.
Hình 4.1 Kiểm tra tính ổn định của mơ hình của dữ liệu sàn HOSE
Mơ hình MG – D Mơ hình MG – P Mơ hình MG – S Mơ hình MG – TOVER
Mơ hình MG – TV Mơ hình MS – D Mơ hình MS – PS Mơ hình MS – S
Mơ hình MS – TOVER Mơ hình MS – TV
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả kiểm định cho thấy ở tất cả các trường hợp với độ trễ tối ưu được chọn
Hình 4.2 Kết quả cú sốc chính sách tiền tệ (MG) lên tính thanh khoản của thị trường chứng khốn (HOSE)
Chính sách tiền tệ với đại diện là tăng trưởng cung tiền M0 thì kết quả hàm phản ứng đẩy IRF (Hình 4.2) cho thấy với một chính sách tiền tệ mở rộng làm cho tính thanh khoản của thị trường chứng khốn tăng, theo đó với cú sốc
tăng 1 độ lệch chuẩn trong chính sách tiền tệ làm cho hệ số luân chuyển tăng liên tục trong 2 tháng và sau đó giảm dần và đi vào ổn định, tương tự biến độ sâu
chứng khoán cũng tăng liên tục khi chịu tác động tăng của một cú sốc chính sách tiền tệ liên tục trong 4 tháng sau đó giảm dần và đi vào ổn định, điều này là đúng với kỳ vọng ban đầu của đề tài chỉ có biến TV là giảm trong kỳ đầu tiên sau đó tăng dần và đi vào ổn định khi chịu tác động của một cú sốc chính sách tiền tệ
mở rộng.
Ở một khía cạnh khác, cho thấy độ nhạy cảm chứng khoán biến động tăng liên
tục trong 5 tháng trước cú sốc chính sách tiền tệ mở rộng sau đó giảm dần và đi vào ổn định, điều này là ngược lại với kỳ vọng ban đầu của đề tài tuy nhiên lại
khơng có ý nghĩa thống kê kết quả cùng chiều này là đồng nhất với ước lượng
ban đầu bằng mơ hình hồi quy đa biến với dữ liệu bảng (điều này có thể lý giải là do đặc thù trong giai đoạn nghiên cứu- giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính và
thị trường chứng khoán chứa đựng nhiều rủi ro hơn so với các kênh đầu tư khác). Biến S lại khơng có ý nghĩa thống kê trong biến động trước tác động của cú sốc chính sách tiền tệ (Kết quả xem thêm phụ lục 8)
Hình 4.3 Kết quả cú sốc chính sách tiền tệ (MS) lên tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (HOSE)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả từ hình 4.3 cho thấy với chính sách tiền tệ mà đại diện là chênh lệch lãi suất thực tế và lãi suất mục tiêu cho thấy khi có một cú sốc tăng 1 độ lệch chuẩn trong chênh lệch này – tức là chính sách tiền tệ thắt chặt thì sự biến động của các biến đại diện cho tính thanh khoản biến động rất ít và khơng có ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến S là có một sự gia tăng liên tục trong 5 kỳ sau đó đi vào ổn định, đúng với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu của đề tài (Kết quả xem thêm phụ lục 8)
Để cung cấp một bằng chứng rõ hơn đề tài tiến hành thực hiện phân rã
phương sai cho sự biến động của các biến đại diện tính thanh khoản trước tác động của cú sốc chính sách tiền tệ. Kết quả bảng 4.12 lại một lần nữa cho thấy
rằng mức độ giải thích của các biến đại diện cho chính sách tiền tệ trong sự biến
động của tính thanh khoản thị trường là rất ít (Kết quả chi tiết xem thêm phụ lục
9)
Bảng 4.12: Phân rã phương sai của các biến đại diện tính thanh khoản thị trường HOSE. Biến D Biến D Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 5.69 0.17 0.75 4.02 16.26 73.10 1 12.41 0.03 3.61 4.85 20.61 58.50 5 9.70 7.11 11.38 9.57 25.76 36.48 5 19.24 8.09 4.56 7.17 30.22 30.73 10 9.98 10.96 15.02 8.94 22.49 32.60 10 19.09 9.77 10.27 6.86 26.27 27.74 15 9.93 11.92 15.00 8.80 22.21 32.14 15 18.85 10.58 10.31 6.81 26.09 27.35 20 10.03 12.19 14.92 8.75 22.11 32.00 20 18.89 10.64 10.31 6.81 26.05 27.31 Biến PS Biến PS Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 0.70 5.16 0.78 0.77 0.00 92.58 1 0.62 9.38 3.27 2.00 0.01 84.71 5 1.39 15.98 18.58 1.90 8.75 53.40 5 1.87 15.63 2.77 1.73 7.91 70.09 10 3.26 17.41 18.43 2.76 8.27 49.87 10 3.85 16.10 4.15 2.28 7.60 66.02 15 3.98 19.08 17.90 2.67 8.03 48.34 15 4.24 16.83 4.15 2.30 7.50 64.99 20 3.97 20.97 17.60 2.60 7.88 46.98 20 4.24 17.99 4.12 2.26 7.43 63.96 Biến S Biến S Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 7.21 12.13 1.09 6.68 12.18 60.71 1 18.07 18.46 0.71 3.70 13.41 45.65 5 8.16 10.25 0.98 12.80 9.05 58.76 5 25.38 16.59 11.45 6.66 11.85 28.06 10 11.89 10.07 0.92 12.86 6.85 57.41 10 22.83 13.95 31.12 4.32 7.29 20.48 15 12.08 13.86 0.82 12.10 6.29 54.84 15 21.10 15.67 34.87 3.35 6.37 18.63 20 11.56 16.64 0.89 11.65 6.14 53.12 20 20.10 15.36 38.32 2.88 5.77 17.57
Biến Tover Biến Tover
Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 0.57 0.14 4.66 0.27 1.46 92.90 1 0.85 0.70 0.65 0.20 0.47 97.13 5 1.76 5.58 7.76 2.24 10.80 71.87 5 3.33 6.01 2.56 1.25 10.29 76.57 10 2.42 6.12 7.80 2.25 10.69 70.72 10 3.97 6.20 4.07 1.67 10.01 74.08 15 2.64 6.84 7.75 2.23 10.59 69.94 15 4.09 6.75 4.09 1.67 9.94 73.46 20 2.66 7.55 7.78 2.22 10.53 69.27 20 4.12 7.32 4.07 1.66 9.89 72.93 Biến TV Biến TV Kỳ IP IR MG STDV RET D01 Kỳ IP IR MS STDV RET D01 1 10.43 3.73 1.04 3.96 23.42 57.42 1 15.51 4.10 2.38 5.28 21.57 51.17 5 8.43 16.71 4.01 3.51 38.78 28.56 5 17.18 15.55 1.67 4.59 38.51 22.50 10 7.80 22.14 4.35 3.73 35.49 26.48 10 15.68 19.53 4.03 5.52 34.69 20.55 15 8.37 22.41 4.46 3.68 34.77 26.31 15 16.33 19.74 3.96 5.47 34.01 20.49 20 8.53 22.90 4.43 3.64 34.45 26.06 20 16.40 20.28 3.92 5.41 33.70 20.28 Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc Cú sốc
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 8.0
Tóm lại, với những gì tìm được lại với chuỗi dữ liệu tại Sàn HOSE một lần nữa khẳng định rằng việc dùng các thay đổi trong chính sách tiền tệ ở Việt Nam để dự báo cho tính thanh khoản của Sàn HOSE là ít khả thi, bởi lẽ kết quả thực
nghiệm cho thấy có bằng nhưng khá yếu. Điều này lại một lần nữa khẳng định cho hành vi trên thị trường chứng khoán Việt Nam là hành vi số đơng – “tâm lý bầy đàn” đã có rất nhiều nghiên cứu về lĩnh vực này và đã chứng minh là có tại thị trường Việt Nam.
4.2.2.Tính thanh khoản của thị trường chứng khoán (đại diện là Sàn HNX) và chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương và chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương