Biến chính sách tiền tệ và tính thanh khoản
MG MS TOVER TV PS S D01 Mean 0.13029 -0.08820 0.58911 9.78259 2.76065 0.01668 0.89077 Median 0.14356 -0.19036 0.04261 9.89722 0.07721 0.01287 0.20494 Maximum 0.31514 2.59882 858.77120 20.78055 552.75820 0.09137 55.59880 Minimum -0.04658 -2.20310 0.00001 -1.15518 0.00003 0.00012 0.00010 Std. Dev. 0.07556 1.07891 15.69210 2.22300 15.12634 0.01231 2.58445 Skewness -0.12831 0.37888 47.21752 -0.22320 16.45338 1.37282 9.35436 Kurtosis 2.50078 2.76962 2,412.69900 3.45780 417.87790 4.93479 129.00500
Biến kiểm sốt trong mơ hình
HOSE IP IR LNMV STDV RET Mean 442.60810 0.10120 0.12953 6.14894 0.16169 -0.01119 Median 429.20000 0.06974 0.11100 5.89403 0.16308 -0.02439 Maximum 844.11000 0.42995 0.28300 11.25818 0.70221 1.44809 Minimum 245.74000 -0.13058 0.01970 2.04938 0.00264 -0.60156 Std. Dev. 76.00004 0.09795 0.06849 1.46691 0.05013 0.15982 Skewness 1.26598 1.05312 0.48154 0.78163 0.20920 1.30938 Kurtosis 9.37504 4.62599 2.12117 3.42800 5.36901 8.71377
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eveiws 8.0
Kết quả bảng 4.1 mô tả lại những đặc điểm cơ bản của chuỗi dữ liệu nghiên cứu thơng qua các giá trị: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn, tính đối xứng của dữ liệu nghiên cứu qua đó cung cấp
một cái nhìn mang tính tổng quan về chuỗi dữ liệu nghiên cứu để làm tiền đề cho việc nghiên cứu tiếp theo trong phần phân tích ma trận tương quan và phân tích dữ liệu nghiên cứu
Ma trận tương quan cho khảo sát ở sàn HOSE
Ma trận tương quan (bảng 4.2) cho thấy có một mối quan hệ cùng chiều giữa MG và TOVER ở mức ý nghĩa 5% tuy nhiên lại có mối quan hệ ngược chiều với MS, tương tự PS và S cũng có mối quan hệ cùng chiều với MG ở mức ý nghĩa 1%, tuy nhiên PS lại có mối tương quan dương với MS và mối tương quan này lại khơng có ý nghĩa thống kê trong khi đó S lại có mối tương quan ngược chiều với MS. Ở một khía cạnh khác biến TV và D lại có mối tương quan ngược chiều với MG nhưng lại có mối tương quan cùng chiều với MS. Mối tương quan trong ma trận này phần nào trùng với những kỳ vọng nghiên cứu về dấu trong phần trên, tuy nhiên mối tương quan này chỉ được xem xét giữa các cặp biến với nhau trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan các biến nghiên cứu ở sàn HOSE
Thông qua ma trận tương quan cho thấy giữa các cặp biến khơng có cặp biến nào có mối tương quan lớn hơn 0.8, do đó theo quy tắc kinh nghiệm thì khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong nghiên cứu.
Kết quả hồi quy mơ hình nghiên cứu cho khảo sát mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và tính thanh khoản của từng chứng khoán riêng lẻ ở Sàn
HOSE
Bảng 4.3: Ước lượng hồi quy dữ liệu bảng cho sàn giao dịch chứng khoán HOSE với biến đo lường CSTT là tốc độ tăng trưởng cung tiền M0 (MG)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eivews 8.0
Kết quả ước lượng các mơ hình đều cho thấy mơ hình nghiên cứu khơng có hiện tượng tự tương quan (thống kê Durbin-Watson) và phương sai thay đổi thông
qua kiểm định Unit root test phần dư của mơ hình (Kết quả mơ hình và kiểm định
xem thêm phụ lục 3)
Kết quả ước lượng cho sàn giao dịch HOSE, đề tài nhận thấy đúng như giả thiết, một sự tăng lên trong tỷ lệ tăng trưởng cung tiền M0 sẽ làm tăng hệ số luân chuyển hàng tháng TOVER và độ sâu thị trường (D) – hai đại diện cho tính
thanh khoản của các chứng khoán. Tuy nhiên tăng trưởng cung tiền M0 lại có quan hệ ngược chiều với khối lượng giao dịch. Ngoài ra, các hệ số của biến tăng trưởng cung tiền M0 (khối tiền cơ sở) đối với 2 thước đo tính kém thanh khoản thì lại tương quan dương đáng kể.
Hệ số của biến tỷ lệ tăng trưởng cung tiền M0 có ý nghĩa ở mức 1% ở mỗi biến trong 5 thước đo. Như vậy kết quả ước lượng đưa ra những bằng chứng hỗn hợp cho thấy CSTT mở rộng được thể hiện bằng sự tăng lên trong tỷ lệ tăng trưởng cung tiền M0 – khơng có tác động rõ ràng đến tính thanh khoản của các chứng
khoán riêng lẽ niêm yết tại sàn HOSE.
Như vậy, việc tác động của chính sách tiền tệ lên tính thanh khoản của từng
chứng khoán riêng lẻ tại sàn HOSE với chuỗi dữ liệu nghiên cứu cung cấp những bằng chứng hỗn hợp do đó việc dùng chính sách tiền tệ để dự báo cho sự biến động của tính thanh khoản của các chứng khốn tại sàn HOSE là ít tính khả thi.
Bảng 4.4: Ước lượng hồi quy dữ liệu bảng cho sàn giao dịch chứng khoán
HOSE với biến đo lường CSTT là chênh lệch lãi suất thực tế và lãi suất mục tiêu (MS)
Kết quả ước lượng các mơ hình đều cho thấy mơ hình nghiên cứu khơng có hiện tượng tự tương quan (thống kê Durbin-Watson) và phương sai thay đổi thông
qua kiểm định Unit root test phần dư của mơ hình (Kết quả mơ hình và kiểm định xem thêm phụ lục 3).
Kết quả hồi quy cho thấy có một mối tương quan nghịch chiều giữa TOVER, D và chênh lệch lãi suất thực tế và lãi suất mục tiêu (MS) ở mức ý nghĩa 5% điều này cho thấy khi có một chính tiền tệ thắt chặt sẽ dẫn đến sự giảm xuống trong
tính thanh khoản của cổ phiểu, điều này là đúng với kỳ vọng nghiên cứu của đề tài. Tuy nhiên MS lại có mối tương quan nghịch chiều với PS (độ nhạy cảm của giá) ở mức ý nghĩa 1%, ngược lại với kỳ vọng nghiên cứu của đề tài, ở một khía cạnh khác thì MS lại có mối tương quan cùng chiều với S ở mức ý nghĩa 1% đúng với kỳ vọng nghiên cứu của đề tài.
Như vậy kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ - đại diện là chênh lệch lãi suất thực tế và lãi suất mục tiêu- cung cấp một bằng chứng có phần rõ nét hơn so với chỉ tiêu tăng trưởng cung tiền M0. Tuy nhiên việc dùng chỉ tiêu này để dự báo cho tính thanh khoản của các chứng khốn riêng lẻ ở sàn HOSE cũng ít có tính khả thi.
Một số nhận xét chung cho tác động của các biến kiểm sốt lên tính thanh khoản của các chứng khốn riêng lẻ ở sàn HOSE:
Biến RET: Hệ số hồi quy của biến tỷ suất sinh lợi hàng tháng của các chứng khoán RETi,t-1 ở bảng 4.3 và bảng 4.4 đều cho thấy mối tương quan dương
giữa biến này với 3 thước đo tính thanh khoản (TOVER, TV, D). Bằng chứng thực nghiệm này góp phần làm sáng tỏ phát hiện mà Goyenko & Ukhov (2009) và T.Chordia (2005) đã trình bày trong các bài nghiên cứu của mình rằng lợi nhuận tổng thể q khứ và tính thanh khoản của chứng khốn biến
động cùng chiều. Ngoài ra, hệ số của biến RET trong hàm hồi quy với biến
phụ thuộc là Bid/ask spread (S) (là biến đo lường tính kém thanh khoản) là số âm càng củng cổ giả thiết trên.
Biến STDV: Hệ số hồi quy của biến này lại cho một bằng chứng hỗn hợp với tính thanh khốn của các chứng khoán riêng lẻ, trong bài nghiên cứu “Stock and bond market liquidity: A long-run empirical analysis” của Goyenko và Ukhov (2009) cho rằng sự tăng lên trong sự biến động của TSSL có thể dự
báo sự giảm xuống trong tính thanh khoản của chứng khoán. Mặc dù mối quan hệ này là khơng hồn tồn nhưng cũng góp phần củng cố và cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa sự biến động trong tỷ suất sinh lợi và tính thanh khoản của chứng khốn riêng lẻ.
Về mối quan hệ giữa quy mô cơng ty và tính thanh khoản của thị trường cung cấp những bằng chứng ngược lại với giả thiết rằng: cơng ty có quy mơ càng lớn thì càng dễ thanh khoản, với mẫu nghiên cứu này đề tài lại thấy rằng quy
mơ cơng ty càng lớn thì tính thanh khoản càng giảm, điều này có thể lý giải là do động thái của nhà đầu tư trong giai đoạn này là mua và nắm giữ vì trong
giai đoạn nền kinh tế khó khăn việc nắm giữ các cơng ty lớn thì sẽ “chắc ăn” hơn là mua các cơng ty nhỏ và có thể là kênh đầu tư sinh lãi cao. Lấy chỉ tiêu này để dự báo cho tính thanh khoản của thị trường chứng khốn sẽ là khơng khả thi.
Eisfeldt (2004) trong bài nghiên cứu“Endogenous liquidity in asset markets”
đã trình bày mơ hình lý thuyết cho rằng các cú sốc tăng lên trong sản xuất
công nghiệp sẽ làm tăng tỷ suất sinh lợi của các tài sản rủi ro và do đó làm cho hoạt động giao dịch sơi động hơn, dẫn đến tài sản có tính thanh khoản tốt hơn. Tuy nhiên, theo Goyenko và Ukhov (2009) thì Sản xuất cơng nghiệp lại khơng phải là 1 yếu tố giúp dự đốn tính thanh khoản. Tương tự như vậy, Soderberg (2008) cũng tìm ra rằng sản xuất cơng nghiệp khơng giúp cải thiện tính thanh khoản trên các sàn chứng khoán Scandinavian. Và trong trường hợp sàn HOSE ở Việt Nam dường như đang hỗ trợ cho các nghiên cứu này, tức là
không là yếu tố khả thi trong việc dự báo tính thanh khoản của các chứng khoán ở HOSE.
Đối với biến IRi,t-1 cho thấy lạm phát càng cao thì tính thanh khoản của chứng khoán càng thấp ở sàn HOSE. Điều này khá phù hợp với phát hiện của
Goyenko và Ukhov (2009).
Với biến thị trường là VNIndex, đề tài kỳ vọng trong thị trường giá lên thì
chứng khốn sẽ thanh khoản tốt hơn tuy nhiên, kết quả hồi quy cho thấy ở sàn HOSE khơng có mối tương quan rõ ràng giữa VNIndex và tính thanh khoản của các chứng khoán riêng lẻ ở sàn HOSE.
4.1.2. Tác động của chính sách tiền tệ lên tính thanh khoản của các chứng khoán riêng lẻ của Sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội (HNX)
Thống kê mơ tả các biến nghiên cứu
Bảng 4.5: Mô tả dữ liệu nghiên cứu của sàn HNX
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả bảng 4.5 mô tả lại những đặc điểm cơ bản của chuỗi dữ liệu nghiên cứu thông qua các giá trị: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung vị, độ lệch chuẩn, tính đối xứng của dữ liệu nghiên cứu qua đó cung cấp
việc nghiên cứu tiếp theo trong phần phân tích ma trận tương quan và phân tích dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.6: Ma trận tương quan các biến nghiên cứu ở sàn HNX
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Ma trận tương quan cho thấy có mối tương quan nghịch chiều giữa TOVER, TV và MG, và có tương quan âm với MS ở mức ý nghĩa 1% đúng với kỳ vọng về
dấu ban đầu của đề tài. Ở một khía cạnh khác, lại có một mối quan hệ ngược với kỳ vọng ban đầu của đề tài giữa D, S với MG và MS. Tuy nhiên, các mối quan
hệ chỉ được xem xét trong điều kiện từng cặp biến và các yếu tố khác là khơng thay đổi. Bên cạnh đó, ma trận tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan của từng cặp biến là không lớn hơn 0.8 do đó theo quy tắc kinh nghiệm thì khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả hồi quy mơ hình nghiên cứu cho khảo sát mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và tính thanh khoản của từng chứng khốn riêng lẻ ở Sàn HNX
Bảng 4.7: Ước lượng hồi quy bảng cho sàn giao dịch chứng khoán HNX với
biến đo lường CSTT là tốc độ tăng trưởng cung tiền M0 (MG)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả các kiểm định mơ hình cho thấy mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 (hệ số Durbin-Watson) và hiện tượng phương sai thay đổi (thông qua kiểm định Unit root test của phần dư) (Chi tiết xem thêm phụ lục 4)
Tại Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), các hệ số hồi quy cho ra một kết quả ngược lại với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu, với một chính sách tiền tệ mở rộng (gia tăng cung tiền M0) lại làm giảm trong hệ số luân chuyển TOVER, khối lượng giao dịch TV và tăng lên trong độ sâu thị trường chứng khoán D và độ
nhạy cảm của giá ở mức ý nghĩa 5%, các kết quả này đi ngược lại với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu của đề tài. Điều này có thể được lý giải trong giai đoạn
nghiên cứu của đề tài thì chính sách tiền tệ được mở rộng là để kích cầu nền kinh tế và dịng tiền khơng chọn thị trường chứng khốn làm kênh đầu tư sinh lợi do
trong giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính thì đầu tư chứng khốn được xem là
rủi ro.
Như vậy kết quả hồi quy bảng (Panel estimations) trên sàn HNX cho thấy nhiều bằng chứng hỗn hợp, do đó ta chưa thể rút ra kết luận chắc chắn về tác động của CSTT (được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng cung tiền M0 so với cùng kỳ
tháng trước) lên tính thanh khoản của từng chứng khoán riêng lẽ. Kết quả nghiên cứu này cũng phần nào có những nét tương đồng với Sàn HOSE hay nói cách khác chính sách tiền tệ - đại diện là tốc độ tăng trưởng cung tiền M0- khơng là
một dự báo tốt nhất cho tính thanh khoản của thị trường chứng khoán Việt Nam. Bảng 4.8: Ước lượng hồi quy bảng dữ liệu bảng cho sàn HNX với biến đo lường CSTT là chênh lệch lãi suất thực tế và lãi suất mục tiêu (MS)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eviews 8.0
Kết quả các kiểm định mơ hình cho thấy mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 (hệ số Durbin-Watson) và hiện tượng phương sai thay đổi (thông qua kiểm định Unit root test của phần dư) (Chi tiết xem thêm phụ lục 4)
Kết quả cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê trong các hệ số hồi quy, ngoại trừ trường hợp hồi quy với tính thanh khoản đại diện là sự chênh lệch giá mua và giá bán (S) và mối tương quan là dương đúng với kỳ vọng nghiên cứu của đề tài tức
là khi có một chính sách thắt chặt tiền tệ sẽ làm cho tính thanh khoản của thị trường giảm, điều này cho thấy cũng có một mối tương đồng giữa Sàn HNX và Sàn HOSE.
Do đó, có thể nói rằng chính sách tiền tệ tại thị trường Việt Nam dường như
chưa là một công cụ tốt trong việc dự báo xu hướng biến động của tính thanh
khoản của thị trường chứng khoán (mức dự báo yếu).
Một số nhận xét chung cho tác động của các biến kiểm sốt lên tính thanh khoản của các chứng khoán riêng lẻ ở sàn HNX:
Biến tỷ suất sinh lợi hàng tháng RET: Kết quả cho thấy đều cho thấy mối
tương quan dương giữa biến này với 3 thước đo tính thanh khoản (TOVER,
TV, D). Ngoài ra, hệ số của biến RET trong hàm hồi quy có biến phụ thuộc là
Độ nhạy cảm của giá PS và chênh lệch giá mua/bán (S) (là 2 biến đo lường
tính kém thanh khoản) đều là số âm càng củng cổ mạnh mẽ giả thiết rằng: Tỷ suất sinh lợi tăng lên sẽ làm tăng tính thanh khoản của các chứng khốn.
Tác động của độ lệch chuẩn của các chứng khoán đến tính thanh khoản của
các chứng khốn trên sàn HNX cũng giống với sàn HOSE, góp phần khẳng
định cho tính đồng nhất trong phản ứng của tính thanh khoản của thị trường
chứng khoán Việt Nam trước tác động của độ lệch chuẩn chứng khoán.
Về mối quan hệ giữa quy mô của cơng ty và tính thanh khoản của chứng khoán, trên sàn HNX cung cấp một bằng chứng rõ ràng hơn so với sàn HOSE, kết quả cho thấy quy mô càng lớn thì tính thanh khoản của chứng khốn càng lớn.
Chỉ số sản lượng cơng nghiệp cho thấy có mối tương quan nghịch với tính
thanh khoản của thị trường (phương trình biến TOVER, TV và S), điều này
phần nào cho thấy khi sản lượng công nghiệp tăng- nền kinh tế năng động
hơn- cơng ty làm ăn có lãi, các nhà đầu tư lại dùng cách nắm giữ để nhận cổ
Với những gì tìm thấy được từ kết quả nghiên cứu cho thấy ở Sàn HNX thì