VÀ GIẢ THIẾT
3.1 Dữ liệu và tính dừng chuỗi dữ liệu thời gian
Tổng giao dịch thị trường trên sàn Hà Nội bằng 86.07% của sàn Hồ Chí Minh. Trong khi
đó, giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài trên 2 sàn thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội
tương ứng 36% và 4.7% tổng giá trị giao dịch của mỗi sàn. Hơn nữa, tính theo tổng giá trị giao dịch thì giá trị giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài trên sàn Hà Nội chỉ bằng 7.8% giao dịch của nhà đầu tư nước ngoài trên sàn thành phố Hồ Chí Minh. Do đó, hoạt
động của nhà đầu tư nước ngoài trên sàn Hà Nội và ảnh hưởng của nó trên sàn là khơng đáng kể và ít quan trọng hơn so với sàn thành phố Hồ Chí Minh. Vì vậy, tác động của nhà đầu tư nước ngoài/ nhà đầu tư trong nước trên sàn thành phố Hồ Chí Minh cần được xem
xét và sàn Hồ Chí Minh được xem như là đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam khi nghiên cứu mối quan hệ giữa dòng vốn nhà đầu tư trong nước/ nhà đầu tư nước ngoài với tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khốn.
Do đó, bài viết đã sử dụng giá trị mua và bán trên thị trường chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh được phân loại theo nhà đầu tư trong nước, nhà đầu tư nước ngoài. Nguồn dữ liệu thứ cấp này được truy cập từ trang Web chính thức của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) như tổng mua, tổng bán của nhà đầu tư nước ngoài, nhà
đầu tư trong nước và giá trị đóng cửa của VN-Index (nhằm tính tỷ suất sinh lợi chỉ số
VN-Index) trong 7 năm từ 1/3/2007 đến 31/8/2013. Tác giả sử dụng tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN-Index là biến đại diện cho tỷ suất sinh lợi của tất cả cổ phiếu niêm yết trên sàn giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh. Bởi theo tác giả, hiện có một số cổ phiếu niêm yết giao dịch thưa thớt, và việc sử dụng tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường
đặt ra những câu hỏi đến những giao dịch khơng thường xun, có thể dẫn đến kết quả
hồi quy không phù hợp.
Các giao dịch dòng vốn được sử dụng trên cơ sở hằng ngày, kết quả là có 1618 quan sát hằng ngày của các dòng vốn được sử dụng trong nghiên cứu.
Như vậy, các biến được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa dòng vốn mua/ bán của nhà đầu tư trong nước/ nhà đầu tư nước ngoài và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong bài viết, bao gồm:
Dòng vốn: Tổng giá trị mua/ bán của nhà đầu tư trong nước/ nhà đầu tư nước ngồi trên sàn giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (sàn HOSE).
Tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán VN-Index: Rt = (Pt – P t-1)/Pt-1. Trong
đó, t: ngày giao dịch mua/ bán, Pt: giá trị đóng cửa của VN – Index vào cuối mỗi ngày.
Ngoài ra, một khái niệm quan trọng trong các phân tích chuỗi dữ liệu thời gian là tính
dừng.
Chuỗi dữ liệu dừng có các đặc điểm sau
Thể hiện xu hướng trở lại trạng thái trung bình theo một cách trong đó dữ liệu dao
động xung quanh một giá trị trung bình cốđịnh trong dài hạn.
Có một giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian.
Có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm dần khi độ trễ tăng lên.
Nếu một chuỗi dừng thì giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (ở các độ
trễ khác nhau) sẽ giống nhau không cần biết ta đang đo lường chúng tại thời điểm nào.
Điều này có nghĩa là, các đại lượng này khơng thay đổi theo thời gian. Một chuỗi dữ liệu
như vậy sẽ có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao động xung quanh giá trị trung bình (đo bằng phương sai) sẽ là như nhau. Trong khi đó, nếu một chuỗi thời gian khơng dừng, nó sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai.
Vậy tại sao chuỗi thời gian dừng lại quan trọng? Bởi theo (Gujarati, 2003) cho rằng nếu một chuỗi thời gian là khơng dừng tất cả các kết quảđiển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổđiển sẽ khơng có giá trị, khơng có ý nghĩa và thường được gọi là hiện tượng “hồi quy giả mạo”.
Kiểm định tính dừng
(Basabi, 2006), hầu hết các biến chuỗi thời gian là không dừng hoặc liên kết bậc một (sai phân bậc một là chuỗi dừng). (Nguyễn Quang Dong, 2006) nếu ước lượng một mơ hình với chuỗi thời gian trong đó có biến độc lập khơng dừng sẽ vi phạm các giả định OLS. Granger và Newbold cho rằng R2 > DW là dấu hiệu cho biết kết quả ước lượng có thể tương quan giả. Theo phân tích ở bên trên, chúng ta đang cần các chuỗi thời gian dừng. Có nhiều cách để nhận dạng một chuỗi thời gian là dừng hay khơng dừng, ví dụ như phân tích đồ thị, sai phân, giản đồ tự tương quan, kiểm định thống kê Ljung- Box…Tuy nhiên, (Gujarati, 2003), kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến trong thời gian gần đây. Giả sử ta có phương trình tự hồi quy sau:
( )
t t 1 t
Y = Yρ − + u 1 − ≤ ρ ≤ 1 (3)
H0 : ρ = 1 : Yt làchuỗi không dừng
H1 : ρ < 1 : Yt làchuỗi dừng
Phương trình (3) tương đương với phương trình sau:
( )
t t 1 t 1 t 1 t t 1 t
Y − Y− = Yρ − − Y− + u = ρ 1 Y− − + u
t t 1 t Y∆ = Yδ − + u
Như vậy các giả thiết ở trên có thểđược viết lại như sau:
H0 : δ = 0 : Yt làchuỗi không dừng
H1 : δ < 0 : Yt làchuỗi dừng
Dickey và Fuller cho rằng giá trị t ước lượng của hệ số Yt-1 sẽ theo phân phối xác suất τ.
Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ với giá trị thống kê τtra bảng DF. Nếu giá trị tuyệt đối |τ| tính tốn lớn hơn giá trị tuyệt đối |τ| tra bảng, ta bác bỏ giả thiết H0 , tức Yt là một chuỗi dừng. Nếu giá trị tuyệt đối |τ| tính tốn nhỏ hơn giá trị tuyệt đối |τ| tra bảng, ta chấp nhận giả thiết H0 , tức Yt là một chuỗi không dừng,
4.2 Phương pháp nghiên cứu
Bài viết sử dụng mơ hình tự hồi quy vector VAR nhằm xem xét mối quan hệ giữa dòng vốn và tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khốn.
Mơ hình tự hồi quy vector VAR: Theo Sims, nếu có sự đồng thời giữa một tập hợp các
biến thì tất cả phải cùng xem xét trên cùng một cơ sở, giữa biến ngoại sinh và nội sinh. Dựa trên tinh thần này Sims đã xây dựng mơ hình VAR. Đây là phương pháp đơn giản, và chúng ta không cần phải lo lắng về việc xác định biến nào là biến nội sinh và biến nào
là biến ngoại sinh. Tất cả các biến trong VAR đều là biến nội sinh. (2) Phép ước lượng
đơn giản, tức là, phương pháp OLS thơng thường có thể áp dụng cho từng phương trình
riêng lẽ; (3) Các dự báo được tính bằng phương pháp này, trong nhiều trường hợp tốt hơn các dự báo được tính bằng các phương trình đồng thời khác phức tạp hơn.
Ngồi ra, trong mơ hình VAR cịn có một kỹ thuật gọi là hàm phản ứng đẩy (Impulse
Response Function, IRF). IRF phát hiện phản ứng của biến phụ thuộc trong hệ VAR đối
với các cú sốc của các số hạng sai số, như u1 và u2. Giả sử u1 tăng lên với giá trị bằng một
độ lệch chuẩn. Một cú sốc hay thay đổi như thế sẽ tác động đến X trong giai đoạn hiện tại
và tương lai. Nhưng do X xuất hiện trong hồi quy Y, dẫn đến thay đổi trong u1 cũng sẽ tác động đến Y. Tương tự, thay đổi giá trị của u2 trong phương trình Y đi một độ lệch chuẩn sẽ có tác động tới X. Hàm phản ứng đẩy (IRF) phát hiện tác động của những cú sốc như vậy trong một vài thời đoạn tương lai. Mặc dù, giá trị sử dụng của phân tích IRF bị nhiều nhà nghiên cứu nghi ngờ nhưng nó là trọng tâm của mơ hình VAR.
Các giả thiết trong mơ hình VAR như sau
H0: X khơng ảnh hưởng đến Y
H1: X có ảnh hưởng đến Y
X ảnh hưởng đến Y có nghĩa là Y có thể dùng để tiên đoán Y trong tương lai. Bởi vì chiều dài độ trễ của các biến có ảnh hưởng đến kết quả của kiểm định này nên cần xác
định độ trễ dựa vào tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC).
Mơ hình tự hồi quy vector VAR
= + ∑ X + Y + uxt
Trong đó, u là sai số ngẫu nhiên, gọi là sức đẩy hay đổi mới trong ngôn ngữ VAR. Yt, Xt: Là các biến cần kiểm định Yt-i: dạng thức trễ của biến Y Xt-j: dạng thức trễ của biến X. α0,γ0: Hệ số chặn αi, βj, γi,j: Hệ số góc của các biến độc lập m,n,p,q: chiều dài độ trễ uyt, uxt: sai số ngẫu nhiên
i,j: số lượng độ trễ tính được
t: khoảng thời gian.
Các giả thiết có thể diễn đạt theo hệ số như sau:
H0: βj = j = 0 (đối với mọi giá trị của j)
H1: βj≠j≠ 0 (đối với ít nhất một giá trị của j)
Có thể kết luận rằng X tác động đến Y nếu βj có ý nghĩa thống kê nhưng j thì khơng. Ngược lại, Y tác động đến X. Nhưng nếu cảβj và jđều có ý nghĩa thống kê thì kết luận
dừng (thơng qua kiểm định Unit root test) vì thế ta có thể áp dụng kiểm định tiêu chuẩn Standard Version of Granger Causality test để kiểm tra tiềm ẩn quan hệ giữa các biến.
Quay lại với bài viết, nhằm xem xét liệu tỷ suất sinh lợi có ảnh hưởng đến dòng vốn và ngược lại, bằng cách mơ hình tự hồi quy vector VAR trên tồn bộ mẫu chuỗi thời gian của các dòng vốn hằng ngày. Nếu dịng vốn có sự tương quan thuận, dịng vốn tương lai có xu hướng cao hơn dòng vốn quá khứ. Vì vậy, điều quan trọng là để kiểm sốt các thơng tin về dòng vốn cổ phần tương lai chứa trong các dịng vốn cổ phần q khứ khi dự
đốn dịng vốn tương lai bằng sử dụng tỷ suất sinh lợi trong quá khứ. Tương tự như vậy, để kiểm sốt các thơng tin tỷ suất sinh lợi trong quá khứ khi dựđoán tỷ suất sinh lợi trong
tương lai từ các dòng vốn. Mơ hình VAR cho phép điều khiển như vậy bằng cách xác
định giá trị trễ của biến phụ thuộc là biến hồi quy. Mơ hình VAR được quy định như sau:
Mơ hình dịng vốn &'() = + * / Flow + * / 0 Ret + 4D+ * / 6 RetD 7 + u1t Mơ hình lợi nhuận 89 = + * / Flow + * / 0 Ret + 4D+ * / 6 FlowD 7 + u2t
α0,β0= hằng số; Flowt = dòng chảy vốn vào ngày t; Flowt-j = dịng chảy vốn vào ngày t-j,
trong đó j = 1-3; Rett = lợi nhuận chứng khoán vào ngày t; Rett-j = lợi nhuận cổ phiếu vào ngày tt-j, trong đó j = 1-3; Dt = cuộc khủng hoảng giả; RetDt-j = cuộc khủng hoảng ảnh hưởng đến lợi nhuận (Ret x D) vào ngày t, j = 1-3; FlowDt-j = cuộc khủng hoảng ảnh hưởng đến dòng vốn (Flow x D) vào ngày t, trong đó j = 1-3; ε1t, ε2t = sai số.
Trong mơ hình VAR, dòng vốn và lợi nhuận cổ phiếu là các biến nội sinh trong khi khủng hoảng là các biến giả - một biến ngoại sinh. Hệ thống hai phương trình VAR trên
ước tính cho mỗi biến lưu lượng riêng. Các cuộc khủng hoảng giả, Dt, dự kiến sẽ nắm bắt
bất cứ hiệu ứng lan tỏa của cuộc khủng hoảng kinh tế và tài chính đối ngoại trên các dòng vốn và lợi nhuận trong nước. Nó bằng 1 trong cuộc khủng hoảng và 0 trong thời gian khơng khủng hoảng. Nhìn vào biểu đồ tổng giá trị mua/ tổng giá trị bán theo từng đối tượng nhà đầu tư qua các năm, ta thấy:
(Nguồn dữ liệu: Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh, 2013)
• Trong cuộc khủng hoảng tài chính tồn cầu năm 2008, dịng vốn nước ngồi giảm
mạnh, thị trường chứng khốn Việt Nam giảm 66% từ 921 điểm đến 316 điểm và gây ra ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế vĩ mơ. Sau đó, cùng với sự phục hồi kinh tế, thị trường chứng khốn chứng kiến một dịng vốn rịng của dịng vốn nước ngồi nhưng thị trường vẫn hiếm khi vượt qua 500 điểm.
• Năm 2011, thị trường chứng khoán Việt Nam là một trong những thị trường sụt giảm mạnh nhất trên thế giới. Thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng
0.00 5,000.00 10,000.00 15,000.00 20,000.00 25,000.00 M a r- 0 7 S e p -0 7 M a r- 0 8 S e p -0 8 M a r- 0 9 S e p -0 9 M a r- 1 0 S e p -1 0 M a r- 1 1 S e p -1 1 M a r- 1 2 S e p -1 2 M a r- 1 3 TGTGD TN Mua TN Bán NN Mua NN Bán
và phản ánh những khó khăn, bất ổn vĩ mơ như lạm phát cao, hệ thống ngân hàng gặp khó khăn về thanh khoản, phần lớn doanh nghiệp không đạt được kế hoạch doanh thu và lợi nhuận đặt ra. Xu hướng suy giảm chiếm ưu thế rõ rệt với HNX- Index giảm 48,6% rơi xuống mức thấp chưa từng có trong lịch sử và lọt vào top 3 chỉ số giảm mạnh nhất thế giới, VN - Index giảm 27,5%. Dẫn đến, tổng giao dịch rịng của nhà đầu tư nước ngồi giảm 11.219,49 tỷ VND tương đương 41.07% so với năm 2010.
• Mặc dù trong năm 2012, thị trường chứng khốn có phần khởi sắc hơn so với năm
2011, nhưng thị trường vẫn chưa thực sự hoàn thành tốt là kênh huy động vốn của doanh nghiệp. Triển vọng kinh doanh ngày càng xấu của đa số các doanh nghiệp khiến đầu tư vào thị trường chứng khoán trở nên kém hiệu quả và cổ phiếu của các doanh nghiệp trở nên kém hấp dẫn hơn so với các nhà đầu tư. Tốc độ tăng trưởng GDP ở mức thấp,vấn đề nợ xấu và sự minh bạch trong hệ thống ngân hàng, các doanh nghiệp khó khăn, hàng tồn kho ứđọng lớn trong bối cảnh sức cầu yếu, thêm vào đó thị trường tiếp tục đón nhận khơng ít tin xấu liên quan đến các tổ chức tài chính lớn trong nước – tiêu biểu nhất là vụ 21/08. Điều này đã dẫn đến quan ngại về tình trạng khơng ổn định hệ thống ngân hàng trong nước kéo theo áp lực bán tháo mạnh. Đối với các nhà đầu tư nước ngồi, sau khi mua rịng mạnh trong q 1 họ thu hẹp giao dịch và trở nên thận trọng hơn trong quý 2 và quý 3 năm 2012. Phải đến tháng 12/2012, giao dịch của khối ngoại đã sôi động trở lại.
• Có thể nói, thị trường chứng khoán Việt Nam chứng kiến một sự giảm trong dòng
vốn đầu tư vào thị trường mạnh ở các năm 2008, 2011, 2012. Do đó, tác giả đã thực hiện chọn các năm này là năm khủng hoảng trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Ngoài ra, bài viết cũng chỉ rõ RetDt-j, được định nghĩa như lợi nhuận cổ phiếu trong cuộc khủng hoảng giả, nắm bắt bất kỳ cuộc khủng hoảng gây ra dòng vốn nhạy cảm với lợi
nhuận trong phương trình dịng vốn, và FlowDt-j, được định nghĩa là thời gian dòng vốn của cuộc khủng hoảng giả, để nắm bắt bất kỳ cuộc khủng hoảng gây ra lợi nhuận nhạy cảm với dịng vốn trong phương trình.
Phương trình (1) trong mơ hình VAR (mơ hình dịng vốn) cung cấp bằng chứng về lợi nhuận trong quá khứ có ảnh hưởng đến dịng vốn. Yếu tố chính trong mơ hình dịng vốn trên các hệ số trên Rett-j, trong đó đã chỉ ra rằng các dịng vốn có mối quan hệ với lợi nhuận trong quá khứ. Dòng vốn trong quá khứ, Flowt-j, kiểm sốt các thơng tin về cổ phần tương lai chảy chứa trong các dòng vốn trong quá khứ. Các kiểm định χ2 về tầm quan trọng chung của các hệ sốđộ dốc của biến lợi nhuận trong quá khứđược sử dụng để