2 Chỉ Số HNX Index
3.5 Kết quả nghiên cứu từ phần mềm Eviews 6.0:
Phân tích tương quan Pearson: Kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập
với biến phụ thuộc, và tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 3.1: Ma trận hệ số tương quan:
( Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Theo kết quả phân tích tương quan, thì ta thấy hệ số tương quan giữa chỉ số VN Index với cung tiền (M2) là khá lớn (0.490327) nên chỉ số VNIndex cĩ tương quan khá chặt chẽ với biến M2, hệ số tương quan giữa chỉ số VN Index và chỉ số số sản xuất cơng nghiêp (IIP) và tỷ giá (ER) ở mức vừa lần lượt là (0.253727 và - 0.232780) nên chỉ số VNIndex cĩ quan hệ ở mức vừa phải với IIP và ER. Hệ số tương quan giữa chỉ số VNI với các biến CPI, IR, PG và FDI ở mức thấp lần lượt là (0.154832; 0.095322; 0.083937 và 0.066258) điều này cho thấy VN Index cĩ mối quan hệ yếu với CPI, IR, PG và FDI.
Từ ma trận tương quan cho thấy, giữa các biến độc lập cũng cĩ tương quan với nhau. Hệ số tương quan giữa IIP với M2 và ER là khá cao, hệ số tương quan
67
giữa M2 và ER rất cao, IR và FDI cĩ hệ số tương quan khá cao, mơ hình cĩ thể xảy ra hiện tượng cộng tuyến giữa các biến này. Ta thực hiện hồi quy phụ giữa biến IIP với M2 và ER để kiểm tra mức độ quan hệ giữa 2 biến này. Ta cĩ kết quả hồi quy như sau:
Bảng 3.2 Kết quả hồi quy của biến IIP theo biến M2
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Ta nhận thấy Prob (F-statistic)=0.000000<0,05 (mức ý nghĩa 5%) nên ta kết luận mơ hình hồi quy tồn tại. Vậy tồn tại hiện tượng cộng tuyến giữa 2 biến này. R- squared=0.237316=23,73% cho thấy 23,73% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, tuy nhiên sự cộng tuyến giữa 2 biến này ở mức tương đối thấp nên chấp nhận được.
Bảng 3.3 Kết quả hồi quy của biến IIP với biến ER
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Ta thấy Prop (F-statistic)=0.000000<0,05 nên mơ hình hồi quy này tồn tại, vậy cĩ hiện tượng cộng tuyến giữa IIP và ER. Hệ số adjusted R-squared=0.257 cho thấy 26,45% sự thay đổi của biến này là do biến kia giải thích, tuy nhiên sự cộng tuyến giữa 2 biến này ở mức vừa phải nên chấp nhận được.
68
Bảng 3.4: Kết quả hồi quy của M2 theo ER
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Ta thấy Prob (F-statistic)=0.000000<0,05 nên mơ hình hồi quy phụ này tồn tại, vậy cĩ hiện tượng cộng tuyến giữa 2 biến này, Adjusted R-squared =0,657 cho thấy 65,7% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, sự cộng tuyến giữa 2 biến độc lập này là rất cao nên điều này khơng thực sự tốt cho mơ hình.
Bảng 3.5: Kết quả hồi của biến IR theo FDI
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Kết quả hồi quy cho thấy Prob(F-statistic)=0.000000<0,05 nên mơ hình hồi quy phụ này tồn tại, vậy cĩ sự cộng tuyến giữa biến IR và FDI, Adjusted R-squared= 0.2255=25,55% cho thấy 22,55% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, sự cộng tuyến giữa 2 biến này khơng quá cao nên cĩ thể chấp nhận được.
Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu:
69
Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit roots test). Ở phần này, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị riêng lẻ từng biến để xác định thuộc tính dừng của các chuỗi số thời gian của các biến trong mơ hình thực nghiệm. Vì một trong những giả thiết của mơ hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên và cĩ giá trị xác định. Nếu chúng ta ước lượng mơ hình cĩ chuỗi thời gian mà các biến độc lập khơng dừng, thì khi đĩ giả thiết của OLS bị vi phạm và sẽ hạn chế khả năng phân tích nếu chúng ta áp dụng các phương pháp hồi quy thơng thường. Bên cạnh đĩ, khi phân tích chuỗi thời gian khơng dừng thường cho những kết quả hồi quy giả mạo. Trong nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng kiểm định Augmented Dickey- Fuller (ADF) để kiểm tra tính dừng của các biến. Các giả thiết của kiểm định như sau:
H0 : Chuỗi khơng cĩ tính dừng ; H1 : Chuỗi cĩ tính dừng
Nếu p < α thì bác bỏ giả thiết H0, tức là chuỗi cĩ tính dừng và ngược lại. Bảng 3.6: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến bằng Kiểm định nghiệm đơn vị ADF
Ghi chú: *, ** và *** là mức ý nghĩa lần lượt tại 10%, 5% và 1%
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Từ kết quả bảng trên cho ta thấy, các biến số VNI, IIP, CPI, PG và FDI là dừng ở mức (I0), tất cả các nhân tố đều dừng ở sai phân bậc (I1). Điều này là phù hợp với nhận định của Asteriou (2007), những dữ liệu kinh tế vĩ mơ thường dừng tại sai phân bậc nhất.
Kiểm định đồng liên kết theo phương pháp Johansen:
Để tăng độ tin cậy về dữ liệu đưa vào chạy hồi quy cĩ ý nghĩa, tác giả tiến
Nhân tố vĩ mơ GP-value Sai phân bP-value ậc 1 Kết quả
VNI 0.0103** 0.0002*** Dừng ở mức IIP 0.0032*** 0.0000*** Dừng ở mức CPI 0.0003*** 0.0000*** Dừng ở mức M2 0.1377 0.0000*** Dừng ở sai phân bậc 1 ER 0.6694 0.0000*** Dừng ở sai phân bậc 1 IR 0.5388 0.0000*** Dừng ở sai phân bậc 1 PG 0.0000*** 0.0000*** Dừng ở mức FDI 0.0000*** 0.0000*** Dừng ở mức
70
hành kiểm định đồng liên kết để xem các biến cĩ mối quan hệ cân bằng trong dài hạn. Tác giả sử dụng phương pháp Johansen và Juselius (1990) để thực hiện kiểm định giả thuyết này. Đây là kỹ thuật kiểm định đồng liên kết được sử dụng phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các vectơ đồng liên kết giữa các dãy số thời gian. Nếu mơ hình cĩ nhiều hơn 2 biến, khi đĩ cĩ khả năng sẽ cĩ nhiều hơn 1 vector đồng liên kết, tức là các biến trong mơ hình cĩ thể tồn tại vài mối quan hệ cân bằng.
Bảng 3.7: Kiểm định đồng liên kết giữa các biến trong mơ hình
Date: 06/22/14 Time: 22:27
Sample (adjusted): 2005M03 2013M12
Trend assumption: Linear deterministic trend (restricted) Series: VNI IIP CPI M2 R I PG FDI
Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.494726 256.5943 187.4701 0.0000 At most 1 * 0.457073 192.4249 150.5585 0.0000 At most 2 * 0.327454 135.0115 117.7082 0.0026 At most 3 * 0.320398 97.72317 88.80380 0.0098 At most 4 0.235186 61.41586 63.87610 0.0792 At most 5 0.196206 36.21229 42.91525 0.1986 At most 6 0.129965 15.68159 25.87211 0.5183 At most 7 0.027226 2.594696 12.51798 0.9208
Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Ghi chú: * tại mức ý nghĩa 5%
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê Eviews 6, kết quả cho thấy cả hai kiểm định mà phương pháp Johansen và Juselius (1990) đưa ra là kiểm định theo thống kê Trace bác bỏ giả thuyết H0 , nên cĩ tồn tại véc tơ đồng liên kết và khẳng định cĩ tồn tại ít nhất một mối quan hệ đồng liên kết của các biến trong mơ
71
hình. Theo kiểm định Trace thì tồn tại 4 vector đồng liên kết. Do đĩ, cĩ thể kết luận là cĩ 2 vector đồng liên kết giữa các biến. Điều này cĩ nghĩa là tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến tại mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định nhân quả Granger:
Kiểm định đồng liên kết Johansen cho thấy rằng cĩ tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa chỉ số giá chứng khốn và các biến độc lập, nhưng kết quả này chưa cho thấy được mối quan hệ trực tiếp (biến nào cĩ ảnh hưởng trực tiếp lên biến nào). Do đĩ, chúng ta sẽ sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xem xét mối quan hệ động trong ngắn hạn giữa các biến số.
Kiểm định cĩ các giả thiết như sau:
Ho: Biến số độc lập khơng cĩ tác động nhân quả Granger lên chỉ số giá chứng khốn và chỉ số giá chứng khốn khơng tác động nhân quả Granger lên các biến độc lập.
Từ giả thiết trên sẽ xảy ra 4 trường hợp như sau:
- Cĩ nhân quả Granger một chiều từ biến độc lập sang chỉ số giá chứng khốn. - Cĩ nhân quả Granger một chiều từ chỉ số giá chứng khốn sang các biến độc lập. - Cĩ nhân quả Granger hai chiều giữa các biến độc lập và chỉ số giá chứng khốn. - Khơng cĩ quan hệ nhân quả Granger giữa các biến độc lập và chỉ số giá chứng khốn.
Để kiểm định giả thiết này chúng ta sử dụng thống kê (F) của kiểm định Wald. Giả thiết H0bị từ chối nếu thống kê (F) tính tốn được là cĩ ý nghĩa.
Bảng kết quả kiểm định nhân quả Granger xem (Bảng 2-phần Phụ lục ) cho ta thấy rằng: chỉ cĩ nhân tố CPI cĩ ảnh hưởng một chiều đến chỉ số giá chứng khốn và chỉ số giá chứng khốn thì khơng cĩ tác động ngắn hạn tới bất kỳ nhân tố vĩ mơ nào.
72
(Nguồn:Kết quả tính tốn của của tác giả từ Eviews 6.0)
Từ kết quả ước lượng mơ hình bảng trên, ta cĩ phương trình mối quan hệ giữa chỉ số VNIdex với các biến IIP, CPI, M2, IR, ER, PG và FDI như sau:
VNI= -918,3416+1,961398IIP-10,15897CPI+17,06236M2+9.370596IR+0.049635ER- 6,444232PG+7,70FDI+ ut
Từ kết quả ước lượng mơ hình ta cĩ biến M2 và ER đều cĩ xác suất thống kê (t) của hệ số: Prob(T-statistic)<0,05 (mức ý nghĩa 5%), nên hệ số hồi quy của hai biến M2 và ER cĩ ý nghĩa về mặt thống kê. Cịn xác suất thống kê (t) của hệ số các biến IIP, CPI, IR, PG và FDI đều cĩ Prob(T-statistic)>0,05 nên hệ số của các biến này khơng cĩ ý nghĩa về mặt thống kê, tuy nhiên ta thấy xác suất của hai biến IR và PG là rất thấp nên hai biến này cĩ quan hệ với chỉ số VNIndex.
Ta cĩ hệ số ước lượng của biến cung tiền (M2) mang dấu dương (17.06236), hệ số biến M2 cĩ quan hệ cùng chiều với chỉ số VNIndex và hệ số này cĩ ý nghĩa về mặt thống kê. Kết quả này phù hợp với giả thiết (H3) ban đầu và kết quả các nghiên cứu trước cũng như các lý thuyết kinh tế, vậy ta chấp nhận giả thiết (H3: Cung tiền M2 cĩ ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khốn VNIndex, và cĩ quan hệ cùng chiều). Khi cung tiền M2 tăng cao lãi suất sẽ giảm, các nhà đầu tư và các doanh nghiệp cĩ cơ hội tiếp cận nguồn vốn giá rẻ, vốn vào thị trường chứng khốn tăng, dẫn đến giá chứng khốn tăng làm chỉ số chứng khốn tăng. Bên cạnh đĩ, khi cung tiền tăng dẫn đến lãi suất giảm, các doanh nghiệp giảm chi phí vốn, gia tăng lợi nhuận, làm cho thị trường chứng khốn hấp dẫn nhà đầu tư hơn. Mức độ tác động của cung tiền lên chỉ số VNIdex là khá mạnh và hệ số này nĩi lên rằng khi các
73
yếu tố khác khơng đổi nếu mức độ cung tiền tăng 1% thì chỉ số VN Index tăng 17.06236%. Kết quả này cũng phù hợp với thực trạng thị trường chứng khốn Việt Nam vào các giai đoạn 2006-2007 và năm 2009, khi cung tiền M2 tăng cao thì thị trường chứng khốn cũng tăng cao. Cịn các năm 2008 và giai đoạn 2010-2013, lượng cung tiền M2 giảm và thị trường chứng khốn cũng giảm.
Hệ số ước lượng của chỉ số sản xuất cơng nghiệp (IIP) mang dấu dương (1.961398), IIP cĩ quan hệ cùng chiều với chỉ số VNIndex. Kết quả này phù hợp với giả thiết ban đầu và kết quả các nghiên cứu trước (H1: chỉ số IIP cĩ quan hệ cùng chiều với chỉ số VNIndex), tuy nhiên hệ số này lại khơng cĩ ý nghĩa về mặt thống kê, hay chỉ số IIP khơng cĩ ảnh hưởng đến chỉ số VNIndex. Vậy ta bác bỏ giả thiết (H1). Khi sản lượng cơng nghiệp gia tăng, gĩp phần thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng, chính điều này mở ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp và các nhà đầu tư, lúc đĩ thị trường chứng khốn sẽ thu hút nhiều nhà đầu tư hơn và làm cho thị trường chứng khốn tăng trưởng hay chỉ số chứng khốn tăng, nên hệ số chỉ số sản xuất cơng nghiệp cĩ quan hệ cùng chiều với chỉ số giá chứng khốn là phù hợp. Kết quả này cũng phù hợp với thị trường Việt Nam. Vào những năm 2006-2007, kinh tế tăng trưởng cao đã gĩp phần thu hút một lượng lớn các nhà đầu tư vào thị trường làm cho thị trường chứng khốn tăng trưởng mạnh. Cịn các năm 2008 và 2011- 2013, tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp, dịng vốn vào thị trường chứng khốn giảm đã làm cho thị trường chứng khốn sụt giảm mạnh.
Hệ số ước lượng của biến lạm phát (CPI) mang dấu âm (-10.15897), hệ số này cĩ tác động ngược chiều với chỉ số VNIndex. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng giả thiết ban đầu và một số kết quả các nghiên cứu trước (H2: CPI cĩ quan hệ ngược chiều với chỉ số VNIndex), tuy nhiên hệ số này lại khơng cĩ ý nghĩa về mặt thống kê, hay chỉ số CPI khơng ảnh hưởng đến chỉ số VNIdex. Vậy, ta bác bỏ giả thiết (H2). Khi lạm phát tăng làm chi phí sản xuất của các doanh nghiệp tăng, ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế, lạm phát tăng làm giảm sức mua của đồng tiền dẫn đến cầu hàng hĩa giảm và làm giảm cầu chứng khốn, nên chỉ số giá chứng khốn sẽ giảm. Kết quả này cũng phù hợp với thị trường chứng khốn Việt Nam. Vào những
74
năm 2008, năm 2011, khi lạm phát Việt Nam tăng phi mã thì chỉ số giá chứng khốn VN Index cũng sụt giảm rất mạnh.
Hệ số ước lượng của biến lãi suất (IR) mang dấu dương (9.370596), lãi suất cĩ quan hệ cùng chiều với chỉ số VNIndex. Kết quả này trái với kỳ vọng giả thiết ban đầu và và kết quả một số nghiên cứu trên thế giới (H4: IR cĩ quan hệ ngược chiều với chỉ số VNIndex). Về mặt thống kê hệ số này cũng khơng cĩ ý nghĩa, nên chỉ số CPI khơng cĩ ảnh hưởng tới chỉ số VN Index. Vậy ta bác bỏ giả thiết (H4). Hệ số của biến lãi suất cĩ quan hệ cùng chiều với biến chỉ số VN Index điều này khơng đúng với các lý thuyết kinh tế, nhưng thực tế tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 -2007, biến động của lãi suất tăng cùng chiều với chỉ số VNIndex, trong giai đoạn 2008-2013, lãi suất biến động ngược chiều với biến động của chỉ số VNIndex. Điều này phản ánh chính sách tiền tệ tại Việt Nam đã khơng được thực hiện nhất quán, các chính sách kinh tế cĩ sự chồng chéo. Khi chính sách tiền tệ thắt chặt thì chính sách tài khĩa lại mở rộng, chính điều này đã làm tác động của biến lãi suất đến chỉ số giá chứng khốn Việt Nam khơng cịn đúng với các lý thuyết kinh tế kinh điển.
Hệ số ước lượng của biến tỷ giá (ER) mang dấu dương (0.049635), tỷ giá cĩ quan hệ cùng chiều với chỉ số VNIndex, tuy nhiên mức độ tác động khơng mạnh, hệ số này cĩ ý nghĩa về mặt thống kê nên biến ER cĩ ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khốn VN Index. Kết quả này trái với kỳ vọng giả thiết ban đầu (H5: ER cĩ quan hệ ngược chiều với chỉ số VNIndex). Vậy ta bác bỏ giả thiết (H5). Hệ số biến ER là khá nhỏ, điều này cho thấy những biến động của tỷ giá cĩ tác động khơng đáng kể đến thị trường chứng khốn. Kết quả này phù hợp với thực trạng thị trường chứng khốn Việt Nam, khi những biến động của tỷ giá thường là những cú sốc ngắn hạn, và sau đĩ nĩ lại dần đi vào ổn định nhờ các chính sách can thiệp của Ngân hàng Nhà nước, nĩ ít gây ra những biến động mạnh đến thị trường chứng khốn. Bên cạnh đĩ, thị trường ngoại tệ ẩn chứa nhiều rủi ro, khơng phải nhà đầu tư nào củng cĩ thể am hiểu hết được, nên các nhà đầu tư cũng khơng ưa thích nhiều.
75
Hệ số ước lượng của biến giá vàng (PG) mang dấu âm (-6.444232), vàng cĩ quan hệ ngược chiều với chỉ số VN Index. Kết quả này phù hợp với giả thiết ban đầu và các nghiên cứu trước (H6: Giá vàng cĩ quan hệ ngược chiều với chỉ số VNIndex), tuy nhiên hệ số này khơng cĩ ý nghĩa về mặt thống kê nên giá vàng khơng cĩ ảnh hưởng đến chỉ số VNIndex. Vậy ta bác bỏ giả thiết (H6). Thực trạng