Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với mơ hình hồi quy đa biến (phương pháp bình phương bé nhất) để phân tích mối quan hệ giữa biến chỉ số giá CK Việt Nam và các biến kinh tế vĩ mô thông qua chuỗi dữ liệu thời gian, kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test - ADF), kiểm định nhân quả Granger, phân tích ma trận hệ số tương quan, kiểm định phương sai thay đổi (kiểm định White), kiểm định tự tương quan (Breusch-Godfrey) trên phần mềm Eviews 6.0. Đây cũng là phương pháp đã được Avneet Kaur Ahuja, Chandni Makan và Saakshi
Chauhan sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến
TTCK Ấn Độ năm 2012 đã được giới thiệu ở trên. Lý do tác giả sử dụng mơ hình hồi quy đa biến theo phương pháp bình phương bé nhất mà khơng sử dụng VAR là bởi vì kiểm định Granger khơng cho thấy có sự tác động qua lại giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
3.1 Giới thiệu mơ hình phân tích
3.1.1 Các biến trong mơ hình
Đề tài này nghiên cứu mối quan hệ giữa biến phụ thuộc chỉ số giá CK VN-Index (VNI) và các biến độc lập chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), lạm phát (CPI), tỷ giá hối đoái (ER), lãi suất cho vay (IR), giá vàng (GP) và giá dầu thô thế giới (COP). Lý do tác giả lựa chọn 6 yếu tố vĩ mô độc lập nêu trên một mặt nhằm sử dụng các điều kiện nghiên cứu tương đồng với bài nghiên cứu gốc Một nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mơ đến thị trường chứng khốn: triển vọng Ấn Độ
của Avneet Kaur Ahuja, Chandni Makan và Saakshi Chauhan năm 2012, mặt khác cịn rất nhiều nhân tố kinh tế vĩ mơ khác mà trong phạm vi nghiên cứu của luận văn này và khả năng của mình, tác giả khơng thể đưa được hết tất cả các nhân tố ảnh hưởng vào mơ hình nghiên cứu và do vậy, các biến được đưa vào mơ hình cũng sẽ khơng giải thích hồn tồn sự biến động của TTCK Việt Nam được thể hiện trong kết quả hồi quy.
- Biến chỉ số giá CK VN-Index: Trên thị trường CK Việt Nam đang có hai chỉ số giá đại diện là chỉ số VN-Index của Sở giao dịch CK TP. HCM (HOSE) và chỉ số HNX-Index của Sở giao dịch CK Hà Nội (HNX). Với quy mơ vốn hóa lớn, thời gian hoạt động dài hơn, điều kiện niêm yết khó khăn hơn và số doanh nghiệp niêm yết cũng như số lượng nhà đầu tư tham gia lớn hơn nhiều lần so với HNX nên chỉ số giá VNI-Index có tính đại diện cao cho chỉ số giá CK Việt Nam. Biến này được tính theo tháng bằng cách lấy chỉ số giá đóng cửa vào cuối mỗi tháng, đơn vị tính là điểm
- Biến lạm phát: lấy từ phần trăm thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng CPI hàng tháng, đơn vị tính %
- Biến chỉ số sản xuất cơng nghiệp: theo lý thuyết thì biến tăng trưởng kinh tế là biến đại diện cho các hoạt động kinh tế thực, nhưng do số liệu theo tháng của biến tăng trưởng kinh tế khơng có sẵn cho nên đề tài này chọn biến chỉ số sản xuất cơng nghiệp (đơn vị tính %) hàng tháng làm đại diện. Lý do tác giả không sử dụng biến giá trị sản lượng cơng nghiệp mà thay vào đó sử dụng biến chỉ số sản xuất cơng nghiệp là vì ngành thống kê đã sử dụng chỉ số sản xuất công nghiệp để thay cho chỉ tiêu giá trị sản lượng công nghiệp theo giá cố định năm 1994 để đánh giá tốc độ tăng trưởng của ngành công nghiệp hàng tháng. Nguyên nhân của sự thay đổi này là do phương pháp cũ khơng cịn phù hợp với nền kinh tế thị trường và phù hợp với xu hướng thế giới, khó thực hiện và khơng chính xác.
- Biến lãi suất: lãi suất thực cho vay hàng tháng được được chọn làm đại diện cho lãi suất, đơn vị tính %, được tính bằng cách lấy bình quân lãi suất cho vay hàng tháng của Ngân hàng TMCP Vietcombank.
- Biến tỷ giá hối đoái: tỷ giá giữa đồng USD và đồng Việt Nam tại Ngân hàng TMCP Vietcombank cuối tháng được lựa chọn đại diện cho biến tỷ giá hối đối, đơn vị tính đồng/USD. Sở dĩ tỷ giá giữa đồng USD và đồng Việt Nam được lựa chọn để đại diện cho tỷ giá hối đối vì đồng USD là ngoại tệ chiếm
tỷ trọng cao nhất trong các ngoại tệ giao dịch, có tính thanh khoản cao nhất và sức khỏe của đồng USD vẫn ln có tác động lớn đến nền kinh tế thế giới. - Giá vàng: là giá bán ra của vàng SJC mỗi cuối tháng, đơn vị tính đồng/lượng. - Giá dầu thơ thế giới: là giá dầu thô giao ngay hàng tháng, đơn vị tính
USD/thùng
3.1.2 Chọn mẫu, thu thập dữ liệu
Dữ liệu các biến trong mơ hình được thu thập từ tháng 1/2005 đến tháng 5/2013. Biến chỉ số giá CK được thu thập trên trang web của Ủy ban Chứng Khoán (www.ssc.gov.vn) bằng cách lấy chỉ số giá đóng cửa vào ngày cuối tháng của chỉ số giá VN-Index. Số liệu chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ lệ lạm phát được lấy từ Tổng Cục thống kê Việt Nam (www.gso.gov.vn). Tỷ giá hối đoái, lãi suất cho vay được lấy từ các báo cáo của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam (www.sbv.gov.vn). Đối với giá dầu thô thế giới, số liệu được lấy từ nguồn Dow Jones & Company, trang web dowjones.com. Giá vàng trong nước được được trích từ trang web sjc.com.vn
3.1.3 Mơ hình phân tích
Hồi quy biến phụ thuộc chỉ số giá CK theo các biến độc lập kinh tế vĩ mô theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS):
VNI = f(CPI, IIP, IR, ER, GP, COP)
Trong đó:
- CPI: chỉ số giá tiêu dùng
- IIP: chỉ số sản xuất công nghiệp - - IR: lãi suất
- ER: tỷ giá hối đoái - GP: giá vàng
Do các biến VNI, IR, ER và GP chỉ dừng ở sai phân bậc 1 nên ở đây tác giả sẽ sử dụng sai phân bậc 1 của các biến này trong mơ hình phân tích
Mơ hình:
DVNIt = β0 + β1CPIt + β2IIPt +β3DIRt + β4DERt + β5DGPt + β6COPt + εt (1)
Trong đó:
- β0 : là hằng số
- β1, β2, β3, β4, β5, β6: lần lượt là hệ số của các biến CPI, DIIP, DIR, DER, DGP và COP, trong đó β2 được kỳ vọng mang dấu (+), các hệ số còn lại được kỳ vọng mang dấu (-)
- ε: là sai số
Để thực hiện hồi quy theo phương trình trên, phương pháp bình phương bé nhất được áp dụng và trình tự thực hiện các bước kiểm định và hồi quy như sau:
- Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian: Để tránh hiện tượng hồi quy tương quan giả do hồi quy một chuỗi thời gian không dừng với một hoặc nhiều chuỗi thời gian khơng dừng khác thì u cầu các biến trong mơ hình hồi quy phải dừng (stationary) hoặc đồng liên kết (cointergation). Nguyên nhân là do việc ước lượng các hệ số hồi quy không chỉ gồm ảnh hưởng của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc mà còn bao hàm cả yếu tố xu thế. Có nhiều cách để kiểm định một chuỗi thời gian là dừng hay không, ở đây tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) là cách phổ biến nhất. Có thể xảy ra các trường hợp sau với các chuỗi thời gian:
• Nếu chuỗi dừng: ta hồi quy theo số liệu bình thường
• Nếu dừng ở sai phân bậc 1 (hoặc bậc 2): ta sẽ lấy sai phân bậc 1 (hoặc bậc 2) của chuỗi số liệu để tiến hành hồi quy
• Nếu chuỗi khơng dừng: ta phải xử lý thành chuỗi dừng hoặc xác định tính đồng liên kết và sử dụng các mơ hình cho chuỗi đồng liên kết
- Kiểm định nhân quả Granger để xác định mối tương quan giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập
- Chạy mơ hình theo phương pháp bình phương bé nhất bằng Eviews
- Kiểm định các khuyết tật của mơ hình bao gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi (kiểm định White) và kiểm định hiện tượng tự tương quan (kiểm định Breusch-Godfrey) để có hướng xử lý thích hợp