4.2.1. Kiểm định tính dừng
Trong nghiên cứu này, kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey – Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của các biến. Giả thiết của kiểm định như sau:
Ho: Chuỗi khơng có tính dừng H1 : Chuỗi có tính dừng
Nếu │tADF │> │tα│ thì bác bỏ giả thiết Ho, tức là chuỗi có tính dừng và ngược lại.
Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong bài nghiên cứu được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến
Chỉ số
Tại mức
Kết quả t(ADF) P-value
D_CPI -4.346 0.0008 Dừng tại mức I(1)
D_IPI -7.624 0 Dừng tại mức I(1)
D_IR -4.641 0.0003 Dừng tại mức I(1)
D_M2 -7.423 0 Dừng tại mức I(1)
D_NEER -8.749 0 Dừng tại mức I(1)
D_VNIndex -6.578 0 Dừng tại mức I(1)
Ghi chú : -3.527 (*), -2.903 (**), và -2.589(***) là giá trị t (α) và tính dừng ứng với mức 1%, 5%, và 10%
(Nguồn:tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập được và sử dụng phần mềm EVIEW6)
Kết quả ở bảng 4.2 chỉ ra rằng giá trị P-value của tốc độ tăng trưởng các nhân tố vĩ mô và tỷ suất sinh lợi chứng khoán đều nhỏ hơn 10% nên ta bác bỏ giả thiết Ho là các biến không dừng, nghĩa là giả thiết H1 là các biến đều dừng tại mức được chấp nhận.
4.2.2. Kết quả mơ hình GARCH, EGARCH, TGARCH cho các biến
Phương trình trung bình có điều kiện
Khi ước lượng mơ hình họ mơ hình ARCH/GARCH thì hai phương trình trung bình có điều kiện và phương sai có điều kiện được ước lượng một cách đồng thời.Bên dưới trình bày dạng hàm của phương trình trung bình đối với tất cả các ước lượng mơ hình GARCH, EGARCH và TGARCH trong bài nghiên cứu này. Kết quả hồi quy được đính kèm trong phần phụ lục. Phương trình trung bình có điều kiện là một quá trình tự hồi quy (Auto regression) bao gồm biến phụ thuộc và biến
độc lập là độ trễ của chính biến đó. Hầu hết các biến đều bị ảnh hưởng bởi giá trị tháng trước đó của chính nó trừ biến chỉ số cơng nghiệp bị ảnh hưởng bởi một quý trước đó.
Bảng 4.3: Các dạng hàm của phương trình trung bình đối với các mơ hình GARCH, EGARCH và TGARCH
Tên biến Dạng hàm phương trình trung bình có điều kiện
VN-Index AR(1) CPI AR(1) IPI AR(3) IR AR(1) M2 AR(1) NEER AR(1) (Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Phương trình phương sai có điều kiện
Bảng 4.4 dưới đây trình bày kết quả ba mơ hình GARCH, EGARCH và TGARCH đối với phương trình phương sai có điều kiện. Kết quả cho thấy, tất cả các biến sử dụng trong mơ hình có ảnh hưởng bởi hiện tượng phương sai thay đổi hay ARCH effect. Từ mơ hình ARCH, một điều rõ ràng rằng trong khi hai biến tỷ suất sinh lợi và tốc độ tăng trưởng của tỷ giá hối đoái chỉ chịu tác động của GARCH (GARCH effect), các biến còn lại gồm lạm phát, lãi suất, chỉ số công nghiệp và cung tiền chịu cả tác động của ARCH và GARCH do tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy ít nhất là 5%. Điều tương tự đúng với mơ hình EGARCH khi các kết quả cho thấy hầu hết các hệ số ARCH/GARCH đều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, ở mơ hình TGARCH thì chỉ có hệ số ARCH của biến
cung tiền có ý nghĩa thống kê trong khi hai trong số sáu biến là lãi suất và tỷ giá lại khơng có ý nghĩa thống kê.
Hệ số bất đối xứng γ trong hai mơ hình EGARCH, TGARCH ( bảng 4.4) chỉ có ý nghĩa đối với một nửa các biến sử dụng ( lãi suất, cung tiền và tỷ giá hối đoái). Như vậy, với cùng biên độ điều chỉnh tăng hoặc giảm thì tác động của chúng tới sự biến động của chính nó sẽ khác nhau. Hệ số bất đối xứng trong mơ hình EGARCH của biến lãi suất có ý nghĩa thống kê âm cho thấy một sự điều chỉnh nâng lãi suất tiền gửi tiết kiệm sẽ có tác động lớn hơn tới sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán so với một sự điều chỉnh hạ lãi suất với cùng biên độ nếu xem sự điều chỉnh tăng lãi suất tiền gửi là một tin xấu đối với thị trường chứng khoán. Kết quảtrái ngược ở bảng 4.5 đối với biến lãi suất khi biến này khơng có ý nghĩa thống kê, trong khi hai biến cung tiền và tỷ giá hối đối có ý nghĩa thống kê dương. Hệ số bất đối xứng của biến lãi suất trong mơ hình TGARCH trong hai bảng 4.4 và 4.5 đều có ý nghĩa thống kê dương, nghĩa là một tin tốt trên thị trường lãi suất ảnh hưởng là 0.35 và 0.28 thì một tin xấu sẽ tác động 1.48 và 0.79 tới sự biến động của tốc độ tăng trưởng lãi suất.
Bảng 4.4: Kết quả ba mơ hình GARCH, EGARCH và TGARCH đối với phương trình phương sai có điều kiện
Phương trình phương sai mơ hình GARCH
Hệsố VN-index CPI IPI IR M2 NEER
ω 0 0.000** 0.001 0 0 0 1.373 2.087 1.156 1.419 0.833 0.443 α -0.143* -0.06* -0.104* -0.134* -3.052 -2.863 -4.308 -3.315 β 0.925* 1.093* 0.965* 1.084* 1.119* 0.881* 33.248 17.642 11.036 32.072 22.291 3.313 LM-test 0 0.245 0.037 1.582 0.066 0.119 P-value 0.99 0.62 0.85 0.21 0.8 0.73 JB-test 0.63 0.53 76.7 3.92 16.87 1305 P-value 0.72 0.77 0 0.14 0 0 Q(2) 11.98 5.83 8.55 10.25 10.26 1.32 P-value 0.45 0.92 0.74 0.59 0.59 1.00 LL 77.6 260.4 90.6 109.8 199.3 202 AIC -2.103 -7.297 -2.459 -2.994 -5.551 -5.657
Phương trình phương sai mơ hình EGARCH
ω
0.040* -10.201 -2.08* -6.845* -11.99* -4.384*
α -0.245* -0.142 -1.04* 1.402* -0.066 -1.74 -250.99 -0.335 -3.68 6.115 -0.228 -14.950* γ -0.09 0.28 -0.153 -0.456* 0.425** 0.501* -1.417 0.953 -0.628 -2.359 1.85 2.944 β 0.977* -0.028 0.503* -0.04 -0.463 0.450* 385.33 -0.037 5.272 -0.288 -1.502 90.42 LM-test 0.435 0.006 1.043 0.271 0.045 0.007 P-value 0.51 0.94 0.31 0.6 0.83 0.93 JB-test 0.47 17.5 21.55 35.87 9.99 156.88 P-value 0.79 0 0 0 0 0 Q(2) 13.15 8.53 14.27 11.36 6.90 14.16 P-value 0.36 0.74 0.28 0.50 0.86 0.29 LL 80.915 251.001 94.456 103.908 188.48 228.722 AIC -2.14 -7 -2.543 -2.797 -5.214 -6.363
Phương trình phương sai mơ hình TGARCH
ω 0 0 0.001 0.002* 0.000* 0 0.896 1.458 1.125 4.968 3.393 0.288 α -0.102 -0.1 0.033 0.347 -0.105* -0.035 -1.513 -1.385 0.085 1.228 -4.289 -0.312 γ 0.019 -0.186 -0.094 1.126* 0.05 0.044 0.13 -0.923 -0.241 2.354 1.206 0.014
β 1.042* 1.070* 0.844* -0.037 1.038* 0.567 7.014 14.452 5.785 -0.313 30.471 0.425 LM-test 0.088 0.016 0.113 0.001 1.449 0.006 P-value 0.77 0.9 0.74 0.98 0.23 0.94 JB-test 1.08 2.7 93.7 16.37 1.47 1260.3 P-value 0.58 0.23 0 0 0.48 0 Q(2) 14.58 3.73 9.00 15.21 12.31 1.33 P-value 0.27 0.99 0.70 0.23 0.42 1.00 LL 80.88 258.72 87.38 101.64 191.91 204.28 AIC -2.139 -7.221 -2.335 -2.733 -5.312 -5.665 Ghi chú: hệ số có ý nghĩa thống kê tại 1%, 5%, và 10% tương ứng với *, **, và ***. M test là kiểm định tính ARCH(ARCH effect) bằng nhân tử agrange ( agrange Multiplier). JB là thống kê Jarque-Bera cho kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Q(2) là thống kê jung-Box cho phần dư chuẩn hóa bình phương. là hệ số og ikelihood trong phương trình hồi quy.AIC là giá trị chỉ số Akaike info criterion.
(Nguồn:tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập được và sử dụng phần mềm EVIEW6)
Một mục tiêu quan trọng trong giai đoạn này là chọn một mơ hình tốt nhất trong ba mơ hình này để dữ liệu đầu vào mơ hình VAR được chính xác nhất. Chỉ tiêu đánh giá là dựa vào chỉ số AIC, mơ hình nào có AIC nhỏ hơn thì mơ hình đó phù hợp hơn. Rõ ràng ta nhận ra là trong hai mơ hình EGARCH và TGARCH đo lường sự tác động bất đối xứng giữa sựdao động cùng chiều và sự thay đổi ngược chiều lên các biến thì mơ hình EGARCH phù hợp hơn. Mơ hình TGARCH chưa giải thích tốt vì nó chưa có nhiều hệ số có ý nghĩa thống kê và chỉ số AIC của nó lại lớn hơn so với mơ hình EGARCH. Như vậy, nếu mơ hình EGARCH giải thích
khơng tốt bằng mơ hình GARCH thì GARCH sẽ được chọn là mô hình phù hợp nhất. Dựa vào hệ số AIC thì chưa thể kết luận được trong hai mơ hình trên mơ hình nào phù hợp hơn vì một nữa mơ hình EGARCH có hệ số AIC nhỏ hơn trong khi một nửa cịn lại có AIC lớn hơn. Tuy nhiên, hệ số bất đối xứng γ có ý nghĩa thống kê ở một số mơ hình. Do đó, tác giả chọn mơ hình EGARCH là mơ hình thích hợp nhất trong ba mơ hình trên. Kết quả này cũng tương thích với Chinzara (2011), khác với kết quả của Choo, Lee và Ung (2011) chọn GARCH là mơ hình thích hợp nhất. Kết quả bình phương sai số của mơ hình này sẽ được lấy làm dữ liệu đầu vào cho mơ hình VAR.
Bảng 4.5 trình bày kết quả hồi quy của phương trình phương sai có điều kiện của ba mơ hình GARCH, EGARCH và TGARCH với sự hiện diện của biến giả khủng hoảng tài chính. Một điều rõ ràng được ghi nhận là kết quả rất khác biệt trước và sau khi thêm biến khủng hoảng tài chính vào mơ hình. Phần lớn các hệ số khủng hoảng là dương và có ý nghĩa thống kê trong các mơ hình khác nhau, nghĩa là khủng hoảng tài chính có mối tương quan tới sự biến động lạm phát và sự biến động của tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Điều này ủng hộ với kết quả của Chinzara (2011) khi kết luận rằng khủng hoảng làm tăng sự biến động của thị trường chứng khoán.
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy của phương trình phương sai có điều kiện của ba mơ hình GARCH, EGARCH và TGARCH với sự hiện diện của biến giả khủng hoảng tài chính.
Phương trình phương sai mơ hình GARCH với biến khủng hoảng 2008-2009
Hệ số VN-index CPI IPI IR M2 NEER
ω 0.004* 0.000** 0.001 0.002* 0.001* 0.000*** 2.99 2.17 1.42 5.31 14.31 -1.8 α 0.012 -0.106* -0.074* 0.386** 0.06 -4.15 -8.02 2.1 β 1.042* 0.950* -0.054* -1.026* 0.991* 56.85 10.12 -5.51 -406.42 42.79 Dum_crisis 0.017*** 0 0 0.004* 0.000* 0.000* 1.79 -0.39 -1.09 2.57 -2.54 2.93 LM-test 0.005 0.07 2.185 0.014 0.002 0.024 P-Value 0.94 0.79 0.14 0.91 0.96 0.88 JB-test 0.96 1.39 52.6 45.96 3.54 1123.9 P-Value 0.62 0.5 0 0 0.17 0 Q(2) 13.93 6.13 14.75 4.87 8.62 1.13 P-value 0.31 0.91 0.26 0.96 0.74 1.00 LL 78.67 258.1 90 103.92 192.56 214.91 AIC -2.105 -7.203 -2.412 -2.798 -5.359 -5.997
Phương trình phương sai mơ hình EGARCH với biến khủng hoảng 2008-2009
-2.55 -3.73 -1.45 -11.58 -6.95 -6.5 α 0.36 -0.659 -0.560* 0.696* -0.105 -2.942* 0.93 -1.59 -2.36 3.25 -0.36 -7.6 γ 0.28 0.65* -0.05 -0.12 0.41*** 1.11* 1.11 2.58 -0.23 -0.71 1.88 3.07 β -0.29 -0.27 0.3 -0.58* -0.64* 0.33* -0.54 -0.78 0.68 -4.22 -2.76 3.19 Dum_crisis 2.64** 1.22* -0.39 3.49* -0.76 0.66* 1.99 2.91 -1.09 4.51 -0.96 6.29 LM-test 0.53 0.04 0.48 0.15 0.14 0 P-value 0.47 0.85 0.49 0.7 0.71 0.97 JB-test 1.1 3.04 56.16 17.92 10.27 582.6 P-value 0.58 0.22 0 0 0 0 Q(2) 6.37 8.85 10.15 5.46 6.91 8.65 P-value 0.90 0.72 0.60 0.94 0.86 0.73 LL 80.52 255.63 88.14 108.15 188.86 235.37 AIC -2.101 -7.104 -2.328 -2.89 -5.196 -6.525
Phương trình phương sai mơ hình TGARCH với biến khủng hoảng 2008-2009
ω 0.004** 0 0.003* 0.001 0.000* 0
2.09 0.88 2.35 5.74 2.15 0.61
α 0.54 -0.04 -0.45* 0.28 0.19 -0.04
0.91 -0.37 -2.57 1.14 0.76 -0.93
-1.19 -0.51 2.02 1.74 -0.31 0.01 β -0.18 0.51 0.79* -0.12* -0.38 0.55 -0.45 0.79 5.43 -2.91 -0.82 0.78 Dum_crisis 0.02 0 -0.001** 0.008* 0 0 1.53 0.84 -1.91 2.39 0.96 -0.67 LM-test 0.11 0.16 0.35 0.03 0.29 0.02 P-value 0.75 0.69 0.55 0.86 0.59 0.88 JB-test 1.33 4.74 21.72 24.96 20.94 876.85 P-value 0.51 0.09 0 0 0 0 Q(2) 5.03 5.95 7.64 5.23 5.57 1.51 P-value 0.96 0.92 0.81 0.95 0.94 1.00 LL 81.47 254.64 92.64 108.04 188.65 203.54 AIC -2.128 -7.075 -2.46 -2.887 -5.19 -5.615
Ghi chú: hệ số có ý nghĩa thống kê tại 1%, 5%, và 10% tương ứng với *, **, và ***. M test là kiểm định tính ARCH(ARCH effect) bằng nhân tử agrange ( agrange Multiplier). JB là thống kê Jarque-Bera cho kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Q(2) là thống kê Ljung-Box cho phần dư chuẩn hóa bình phương. là hệ số og ikelihood trong phương trình hồi quy. AIC là giá trị chỉ số Akaike info criterion.
(Nguồn:tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập được và sử dụng phần mềm EVIEW6)
Kiểm định mơ hình
Bài nghiên cứu sử dụng ba kiểm định cho mơ hình hồi quy họ gia đình nhà ARCH/ GARCH là kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định tính tự tương quan và kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư mơ hình.
Kiểm định phương sai thay đổi có giả thuyết như sau:
Ho: Phần dư khơng có ARCH effect hay phương sai khơng đổi H1: Phần dư có ARCH effect
Kết quả kiểm định được trình bày trong bảng 4.4 và 4.5 phần LM-test cho thấy tất cả các giá trị P-value đều lớn hơn 10% nên ta khơng thể bác bỏ giả thiết Ho. Nói một cách khác tất cả phần dư trong mơ hình ước lượng GARCH, EGARCH, và TGARCH trước và sau khi thêm biến khủng hoảng đều khơng chịu ảnh hưởng của tính ARCH hay phần dư có phương sai khơng đổi.
Kiểm định tính tự tương quan của phần dư:
Ho: phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan H1: phần dư có hiện tượng tự tương quan
Kết quả từ bảng 4.4 và 4.5 cho thấy giá trị P-value của thống kê Ljung-Box cho phần dư đều lớn hơn 10% cho các mơ hình trước và sau khi biến khủng hoảng được thêm vào nên ta chấp nhận giả thiết Ho. Như vậy, kết luận rút ra là phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư bằng kiểm định Jarque-bera với giả thiết như sau:
Ho: phần dư tuân theo phân phối chuẩn
H1: phần dư không tuân theo phân phối chuẩn
Kết quả được trình bày trong bảng 4.4 và 4.5 phần JB test. Trước khi thêm biến khủng hoảngvào mơ hình (bảng 4.4), phần dư của các biến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, lạm phát tuân theo phân phối chuẩn vì giá trị P-value của chúng lớn hơn 10% nên ta chấp nhận giả thiết Ho. Phần dư các biến tốc độ tăng trưởng chỉ số công nghiệp và tỷ giá hối đối khơng tn theo phân phối chuẩn. Trong khi đó, phần dư biến cung tiền và lãi suất cho kết quả hỗn hợp trong các mơ hình ước lượng khác nhau. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư cũng gần tương tự khi
thêm biến khủng hoảng vào (bảng 4.5). Trong đó, biến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán và tốc độ tăng trưởng lạm phát tuân theo phân phối chuẩn do giá trị P- value lớn hơn 10% nên ta không bác bỏ giả thiết Ho. Phần dư của các biến cịn lại đều khơng tn theo phân phối chuẩn trừ trường hợp của biến cung tiền M2 trong mơ hình GARCH.
Từ kết quả kiểm định phương sai thay đổi, tính tự tương quan và kiểm định tính phân phối chuẩn, một kết luận được rút ra là phần dư của biến thị trường chứng khoán và lạm phát tuân theo nhiễu trắng một cách mạnh mẽ (strongly white noise). Trong khi đó, phần dư các biến còn lại tuân theo nhiễu trắng yếu hơn (weakly white noise).
Kết quả mơ hình VAR
Dựa trên những mơ hình thích hợp nhất chọn ở phần trên, hai bộ dữ liệu của sự biến động của các nhân tố kinh tế vĩ mô và sự biến động của tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán được rút ragồm có và khơng có sự điều chỉnh của khủng hoảng tài chính. Độ trễ tối ưu được chọn là 4 theo tiêu chuẩn AIC, chi tiết đính kèm trong phần phụ lục 3.
Bảng 4.6:Kết quả chạy mơ hình VAR
Mơ hình VAR giữa biến tỷ suất sinh lợi chứng khốn và các nhân tố vĩ mơ
Khơng có biến khủng hoảng Có biến khủng hoảng
Giá trị Thống kê z Giá trị Thống kê z