Mơ hình AR(3)- EGARCH(1,1) AR(3)- EGARCH(1,2) AR(3)- EGARCH(2,1) AR(3)- EGARCH(2,2) Phương trình trung bình C 0.0055 0.0057 0.0059 0.0047 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1 0.2941 0.4836 0.3672 0.4664 0.0000 0.0001 0.0016 0.0000 2 0.1371 0.0838 0.1385 0.1704 0.0000 0.3462 0.0343 0.0000 3 0.1090 0.0192 0.0938 -0.0053 0.0002 0.7265 0.1069 0.8546
Phương trình phương sai
Ω -12.3221 -5.6993 -1.6676 -0.4014 (0.0000) (0.0000) (0.0466) (0.0019) α1 1.6985 1.4510 1.3693 1.6014 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) α2 -0.9651 -1.6913 (0.0000) (0.0000)
0.1587 0.3101 0.2529 0.0772 (0.1085) (0.0064) (0.0005) (0.0793) β1 -0.0254 0.5544 0.8734 0.6267 (0.7292) (0.0000) (0.0000) (0.0000) β2 0.0190 0.3307 (0.8886) (0.0000) Kiểm định đặc tính Q(20) 21.5200 12.3890 10.9470 22.3300 (0.2040) (0.7760) (0.8590) (0.1720) Q2(20) 12.2970 9.8319 9.8213 13.1810 (0.7820) (0.9110) (0.9110) (0.7240) LM 0.4927 1.1952 2.5212 1.7322 (0.4827) (0.2743) (0.1123) (0.1881) SBIC -7.6859 -7.6977 -7.7374 -7.7570
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Với các giá trị SBIC trong các mơ hình, đề tài lựa chọn mơ hình AR(3)-EGARCH (2,2) là mơ hình phù hợp cho biến INF. Giá trị Q(20) = 22.33 với p-value = 17.2% cho thấy phần dư không có hiện tượng tự tương quan. Giá trị chi bình phương là 1.7322 với p-value = 18.81% > mức ý nghĩa 5% cho thấy khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Với mơ hình được lựa chọn, đề tài thu được phần dư từ mơ hình và tiếp tục kiểm định tính dừng của phần dư thông qua kiểm định ADF test. Kết quả kiểm định là phần dư có tính dừng tại chuỗi gốc với mức ý nghĩa 5% theo tiêu chí AIC. Phần dư từ mơ hình AR(3) – EGARCH (2,2) có tính dừng cho thấy mơ hình lựa chọn là phù hợp với biến INF.
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định tính dừng của phần dư của biến INF từ mơ hình EGARCH
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Tóm lại, đối với biến INF thì đề tài lựa chọn mơ hình AR(3)-EGARCH(2,2) là mơ hình để đo lường độ biến động của INF thơng qua phương sai có điều kiện.
Ngồi ra, đề tài cũng tiến hành chạy các mơ hình EGARCH bậc 3 gồm có AR(3)- EGARCH(1,3), AR(3)-EGARCH(3,1), AR(3)-EGARCH(2,3), AR(3)- EGARCH(3,2), AR(3)-EGARCH(3,3). Kết quả chạy 5 mơ hình này được thể hiện trong bảng phụ lục 2, các giá trị SBIC của 5 mơ hình đều lớn hơn mơ hình AR(3)- EGARCH(2,2), vì vậy đề tài vẫn lựa chọn mơ hình AR(3)-EGARCH(2,2) là mơ hình cho biến INF.
4.3.4.Mơ hình EGARCH cho biến lãi suất R
Chuỗi dữ liệu R dừng tại chuỗi gốc, đề tài tiến hành thực hiện vẽ lược đồ tương quan trên chuỗi dữ liệu gốc, kết quả của lược đồ tương quan được thể hiện qua hình bên dưới:
Hình 4.4. Lược đồ tương quan cho biến lãi suất R
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Dựa trên lược đồ tương quan của chuỗi R, đề tài xác định độ trễ của mơ hình AR là 1, 2, 3. Sau khi tiến hành chạy mơ hình tự hồi quy AR(1), AR(2), AR(3) cho biến lãi suất R, kết quả RMSE của mơ hình AR(1) là 0.023, RMSE của AR(2) là 0.023, RMSE của AR(3) là 0.022 nên đề tài lựa chọn mơ hình AR(3) cho biến R.
Vì vậy đề tài tiến hành chạy mơ hình AR (3) với 4 mơ hình EGARCH, cụ thể các mơ hình là AR(3) – EGARCH (1,1), AR(3) – EGARCH (2,1), AR(3) – EGARCH (1,2), AR(3) – EGARCH(2,2). Bảng tóm tắt kết quả mơ hình được thể hiện trong bảng sau (chi tiết ước lượng xem thêm phần phụ lục):
Bảng 4.9. Tóm tắt kết quả các mơ hình AR – EGARCH cho biến R Mơ hình AR(3)- EGARCH(1,1) AR(3)- EGARCH(1,2) AR(3)- EGARCH(2,1) AR(3)- EGARCH(2,2) Phương trình trung bình C 0.1152 0.0681 0.1167 0.1056
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1 1.2554 1.0282 1.4136 1.2515 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2 -0.1796 -0.1468 -0.4846 -0.2280 0.0000 0.0000 0.0000 0.0027 3 -0.1241 0.1613 -0.0096 -0.0946 0.0000 0.0000 0.7723 0.0027
Phương trình phương sai
Ω -0.7179 -5.4447 -2.7087 -1.2994 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) α1 -0.1670 1.9536 -0.3352 -0.1676 (0.0000) (0.0000) (0.0054) (0.2532) α2 -0.0053 -0.2458 (0.9664) (0.1115) 0.3664 -1.8319 0.5094 0.4811 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) β1 0.9218 0.9357 0.7130 0.6533 (0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0000) β2 -0.2993 0.1996 (0.0000) (0.1416) Kiểm định đặc tính Q(20) 10.1080 21.2230 43.0540 20.0860
(0.8990) (0.2160) (0.0000) (0.2700) Q2(20) 4.1835 1.5476 8.3937 7.6595 (0.9990) (1.0000) (0.9570) (0.9730) LM 0.0078 0.1542 0.3008 0.1479 (0.9297) (0.6946) (0.5834) (0.7006) SBIC -7.5642 -7.3954 -7.0463 -7.5273
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Với các giá trị SBIC trong các mơ hình, đề tài lựa chọn mơ hình AR(3)-EGARCH (1,1) là mơ hình phù hợp cho biến GDP. Giá trị Q(20) = 10.1080 với p-value = 89.9% cho thấy phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan. Giá trị chi bình phương là 0.0078 với p-value = 92.97% > mức ý nghĩa 5% cho thấy khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Với mơ hình được lựa chọn, đề tài thu được phần dư từ mơ hình và tiếp tục kiểm định tính dừng của phần dư thơng qua kiểm định ADF test. Kết quả kiểm định là phần dư có tính dừng tại chuỗi gốc với mức ý nghĩa 1% theo tiêu chí AIC. Phần dư từ mơ hình AR(3) – EGARCH (1,1) có tính dừng cho thấy mơ hình lựa chọn là phù hợp với biến R.
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định tính dừng của phần dư của biến lãi suất R từ mơ hình EGARCH
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
mơ hình để đo lường độ biến động của lãi suất thông qua phương sai có điều kiện. Ngồi ra, đề tài cũng tiến hành chạy các mơ hình EGARCH bậc 3 gồm có AR(3)-
EGARCH(1,3), AR(3)-EGARCH(3,1), AR(3)-EGARCH(2,3), AR(3)-
EGARCH(3,2), AR(3)-EGARCH(3,3). Kết quả chạy 5 mơ hình này được thể hiện trong bảng phụ lục 2, các giá trị SBIC của các mơ hình đều lớn hơn mơ hình AR(3)- EGARCH(1,1) chỉ trừ mơ hình AR(3) – EGARCH(1,3) có giá trị SBIC nhỏ hơn, tuy nhiên mơ hình này lại xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi với giá trị LM = 8.53 và p-value=0.0035, vì vậy đề tài vẫn lựa chọn mơ hình AR(3)-EGARCH(1,1) là mơ hình cho biến lãi suất R.
4.4.Tác động của các biến số kinh tế vĩ mơ đến thị trường chứng khốn
Trong phần này đề tài sẽ dùng kết quả phương sai có điều kiện được ước lượng trong phần trên từ mơ hình EGARCH và dùng mơ hình VAR để xem xét tác động của các biến kinh tế vĩ mơ đến thị trường chứng khốn Việt Nam.
4.4.1.Kiểm định tính dừng của chuỗi phương sai có điều kiện của các biến nghiên cứu
Trong phần này đề tài tiếp tục dùng kiểm định ADF để kiểm định tính dừng của chuỗi phương sai có điều kiện của các biến nghiên cứu được ước lượng từ mơ hình E-GARCH tương ứng đã được thực hiện phần trên.(Chi tiết xem thêm phụ lục). Bảng 4.11. Kiểm định tính dừng của chuỗi phương sai có điều kiện của các biến nghiên cứu Biến PS_RSR PS_GDP PS_INF PS_R Giá trị thống kê t -2.6430*** -2.9639** -7.2162* -3.2058** t-1% -3.4771 -3.4740 -3.4740 -3.4737 t-5% -2.8820 -2.8806 -2.8806 -2.8805 t-10% -2.5777 -2.5770 -2.5770 -2.5769
Kết luận I(0) I(0) I(0) I(0)
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi dữ liệu về biến động phương sai có điều kiện của các biến nghiên cứu đều dừng. Đây là điều kiện cần thiết để đề tài tiến hành ước lượng mơ hình VAR để xem xét tác động của sự biến động các biến số kinh tế vĩ mơ đến thị trường chứng khốn Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. 4.4.2.Xác định độ trễ tối đa trong mơ hình VAR
Theo như nghiên cứu của Nguyễn Phi Lân (2011) thì khi độ trễ được chọn là quá nhỏ thì khơng đủ để lượng hóa các cú sốc trong mơ hình thơng qua hàm phản ứng đẩy IRF, ngược lại nếu độ trễ được chọn quá cao mà số quan sát được nghiên cứu là quá nhỏ thì sẽ ảnh hưởng đến bậc tự do của mơ hình. Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định Lag length Criteria để lựa chọn độ trễ tối đa cho mơ hình VAR được nghiên cứu trong đề tài.
Bảng 4.12. Xác định độ trễ tối đa trong mơ hình
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Kết quả cho thấy theo tiêu chuẩn LR thì độ trễ tối đa được lựa chọn là 8, theo tiêu chuẩn FPE và AIC thì độ trễ tối đa được lựa chọn là 5, theo tiêu chuẩn SC và HQ thì độ trễ tối đa là 2. Như vậy căn cứ trên những lập luận của Nguyễn Phi Lân (2011) được đề cập ở trên thì độ trễ 8 là quá lớn so với chuỗi dữ liệu nghiên cứu của đề tài và sẽ ảnh hướng đến bậc tự do của mơ hình, cịn độ trễ là 2 thì q nhỏ để đề
tài có thể lượng hóa các cú sốc. Do đó, đề tài quyết định chọn độ trễ 5 là độ trễ tối đa cho mơ hình VAR.
Tuy nhiên, để độ trễ được lựa chọn là độ trễ tối ưu thì đề tài sẽ tiến hành kiểm định Lag Exclusion Tests để xem xét giả thiết là các hệ số được ước lượng trong mơ hình VAR đồng thời bằng 0. Kết quả kiểm định Lag Exclusion Tests trong bảng 4.13 cho thấy giả thiết các hệ số ước lượng trong mơ hình VAR đồng thời bằng 0 bị bác bỏ. Do đó, độ trễ 5 cũng là độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR trong nghiên cứu của đề tài.
Bảng 4.13. Xác định độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0) 4.4.3.Kiểm định nhân quả Granger
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xem xét tác động của các biến số kinh tế vĩ mô đến sự biến động của thị trường chứng khoán Việt Nam với độ trễ tối ưu được lựa chọn ở trên.
Bảng 4.14. Kiểm định nhân quả Granger
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 06/15/14 Time: 15:53
Sample: 2001M01 2013M12 Included observations: 145
Dependent variable: PS_GDP Dependent variable: PS_INF
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob. PS_INF 5.556744 5 0.3518 PS_GDP 4.443221 5 0.4875 PS_R 5.89437 5 0.3166 PS_R 3.424766 5 0.6348 PS_RSR 3.249039 5 0.6617 PS_RSR 4.665819 5 0.4580 All 14.6783 15 0.4748 All 9.724326 15 0.8367 Dependent variable: PS_R Dependent variable: PS_RSR
Excluded Chi-sq df Prob. Excluded Chi-sq df Prob. PS_GDP 32.86813 5 0.0000 PS_GDP 5.479237 5 0.3602 PS_INF 49.43283 5 0.0000 PS_INF 39.3448 5 0.0000 PS_RSR 7.035438 5 0.2180 PS_R 0.960683 5 0.9657 All 97.51022 15 0.0000 All 43.83711 15 0.0001
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Kết quả kiểm định nhân quả Granger (phương trình mà biến PS_RSR là biến phụ thuộc), nếu xem xét riêng từng cặp biến độc lập với biến phụ thuộc thì chỉ có PS_INF là có tác động đến sự biến động của PS_RSR ở mức ý nghĩa 1%, tuy nhiên nếu xem xét tổng thể các biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc thì sự biến động của PS_GDP, PS_INF, PS_R là nguyên nhân gây ra sự biến động của PS_RSR ở mức ý nghĩa 1%. Đây là cơ sở để đề tài tiến hành các ước lượng tiếp theo trong mơ hình VAR.
4.4.4.Kiểm tra tính ổn định của mơ hình
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng kiểm định AR Root Graph để kiểm tra tính ổn định của mơ hình. Mơ hình được xem là ổn định khi các kiểm đơn vị (các dấu chấm) nằm trong vịng trịn nghiệm đơn vị.
Hình 4.5. Kiểm tra tính ổn định của mơ hình
Kết quả kiểm định cho thấy với độ trễ tối ưu được lựa chọn thì mơ hình là ổn định.Đây là điều kiện tiền đề để đề tài tiến hành ước lượng mơ hình VAR, hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai.
4.4.5.Kết quả ước lượng mơ hình VAR
Thơng qua việc ước lượng mơ hình VAR cho thấy sự biến động trong GDP gây ra sự biến động trong thị trường chứng khoán ngay ở độ trễ là 1 kỳ ở mức ý nghĩa 5% theo đó khi thu nhập quốc dân biến động tăng 1% ở kỳ trước sẽ gây ra sự biến động giảm 1.303% ở kỳ hiện tại, kết quả này là ngược lại so với kỳ vọng ban đầu và ở các độ trễ sau khơng có ý nghĩa trong tác động đến thị trường chứng khốn. Bên cạnh đó đề tài cũng tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê trong sự biến động của lạm phát với độ trễ ở kỳ thứ 1 và 3 tác động đến sự biến động trong thị trường chứng khoán ở mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 10%. Ngoài ra, sự biến động trong thị trường chứng khốn cịn chịu tác động của sự biến động của chính nó trong q khứ. Mặt khác, đề tài khơng tìm thấy tác động của sự biến động trong lãi suất đến sự biến động của thị trường chứng khoán.
Bảng 4.15. Kết quả ước lượng mơ hình VAR Vector Autoregression Estimates
Date: 06/15/14 Time: 16:10 Sample (adjusted): 2001M12 2013M12 Included observations: 145 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
PS_GDP PS_INF PS_R PS_RSR PS_GDP PS_INF PS_R PS_RSR PS_GDP(-1) 0.375883 -0.044724 -0.005365 -1.30339 PS_R(-1) 3.806561 -0.26755 0.741198 -11.8973 -0.09281 -0.04656 -0.00241 -0.59723 -3.07551 -1.54288 -0.07976 -19.7917 [ 4.05019] [-0.96061] [-2.22916] [-2.18239] [ 1.23770] [-0.17341] [ 9.29339] [-0.60113] PS_GDP(-2) 0.670675 -0.036995 0.005734 0.517611 PS_R(-2) -1.49795 1.409414 0.061649 1.905495 -0.10824 -0.0543 -0.00281 -0.69655 -3.91985 -1.96645 -0.10165 -25.2252 [ 6.19619] [-0.68130] [ 2.04277] [ 0.74311] [-0.38214] [ 0.71673] [ 0.60647] [ 0.07554] PS_GDP(-3) -0.351501 -0.029533 0.018701 0.968334 PS_R(-3) -1.16592 -1.06834 0.170032 10.78966 -0.14733 -0.07391 -0.00382 -0.94809 -3.84815 -1.93049 -0.09979 -24.7638 [-2.38585] [-0.39959] [ 4.89493] [ 1.02136] [-0.30298] [-0.55340] [ 1.70386] [ 0.43570] PS_GDP(-4) -0.159643 -0.065263 -0.002898 -0.309727 PS_R(-4) -3.5231 -0.54234 -0.23706 7.87223 -0.12932 -0.06488 -0.00335 -0.8322 -3.78275 -1.89768 -0.0981 -24.3429 [-1.23449] [-1.00598] [-0.86404] [-0.37218] [-0.93136] [-0.28579] [-2.41662] [ 0.32339] PS_GDP(-5) -0.106439 -0.015893 -0.015878 -0.59802 PS_R(-5) 5.253721 1.607647 0.080286 -9.71929 -0.13505 -0.06775 -0.0035 -0.86905 -2.81421 -1.4118 -0.07298 -18.1102 [-0.78817] [-0.23459] [-4.53396] [-0.68813] [ 1.86685] [ 1.13872] [ 1.10011] [-0.53668] PS_INF(-1) 0.295648 0.011891 0.021992 6.495124 PS_RSR(-1) -0.01968 -0.00247 -0.00037 0.663314 -0.18686 -0.09374 -0.00485 -1.20249 -0.01386 -0.00695 -0.00036 -0.08916 [ 1.58218] [ 0.12685] [ 4.53832] [ 5.40138] [-1.42061] [-0.35569] [-1.01462] [ 7.43956] PS_INF(-2) 0.276976 0.240002 -0.007534 -1.457054 PS_RSR(-2) 0.02165 -0.00718 -1.8E-05 -0.11363 -0.22095 -0.11084 -0.00573 -1.42188 -0.01663 -0.00834 -0.00043 -0.10699 [ 1.25356] [ 2.16522] [-1.31485] [-1.02474] [ 1.30227] [-0.86035] [-0.04129] [-1.06207] PS_INF(-3) -0.346165 -0.023961 0.012558 2.493943 PS_RSR(-3) -0.01467 0.015426 0.000238 0.144933 -0.245 -0.12291 -0.00635 -1.57663 -0.01628 -0.00817 -0.00042 -0.10479 [-1.41292] [-0.19495] [ 1.97656] [ 1.58182] [-0.90067] [ 1.88831] [ 0.56381] [ 1.38302] PS_INF(-4) 0.076484 -0.134981 0.016381 0.807486 PS_RSR(-4) 0.003791 -0.01017 -0.00035 0.143155 -0.25032 -0.12558 -0.00649 -1.61085 -0.01633 -0.00819 -0.00042 -0.10512 [ 0.30555] [-1.07490] [ 2.52352] [ 0.50128] [ 0.23211] [-1.24119] [-0.83134] [ 1.36187] PS_INF(-5) -0.09352 0.056614 0.021395 2.005189 PS_RSR(-5) -0.00079 0.00034 -0.00012 -0.06988 -0.25822 -0.12954 -0.0067 -1.66173 -0.0129 -0.00647 -0.00033 -0.08301 [-0.36217] [ 0.43703] [ 3.19501] [ 1.20669] [-0.06093] [ 0.05252] [-0.34566] [-0.84184] R-squared 0.54408 0.104213 0.868952 0.683407 C 0.000233 0.000132 7.1E-06 0.001195 -0.00011 -5.7E-05 -3E-06 -0.00073 Adj. R-squared 0.470544 -0.040269 0.847816 0.632344 [ 2.04892] [ 2.31394] [ 2.40496] [ 1.63059]
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0) 4.4.6.Hàm phản ứng thúc đẩy và phân rã phương sai
Hàm phản ứng đẩy IRF nhằm xem xét các cú sốc của các biến đến thị trường chứng khoán
Trong phần này đề tài sẽ sử dụng hàm phản ứng đẩy để xem xét tác động của cú sốc các biến kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng Việt Nam với thứ tự biến được xếp như
sau: [PS_GDP, PS_INF, PS_R, PS_RSR].
Hình 4.6. Hàm phản ứng đẩy của thị trường chứng khốn trước các cúsốc sốc
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Kết quả hàm phản ứng đẩy cho thấy cú sốc lạm phát có biến động cùng chiều với sự biến động của thị trường chứng khốn, theo đó ngay trong kỳ đầu tiên khi có một cú sốc tăng một độ lệch chuẩn trong lạm phát làm thị trường chứng khoán biến động tăng 0.0000437% và tác động này là kéo dài dai dẵng theo thời gian. Ở một khía cạnh khác cho thấy có một sự biến động ngược chiều trong cú sốc GDP đến sự biến động trong lạm RSR tuy nhiên lại khơng có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, sự biến động trong thị trường chứng khoán gần như không chịu tác động của cú sốc biến động lại suất.
Sự biến động trong thị trường chứng khoán chịu tác động lớn của các cú sốc của chính nó trong q khứ, khi có một cú sốc tăng 1 độ lệch chuẩn của chính nó sẽ làm cho thị trường chứng khoán biến động tăng 0.00368% và tác động này kéo dài đến 8 tháng trước khi đi vào ổn định.
Ngoài ra, theo Sarno và Thornton (2004) cho rằng việc thay đổi thứ tự trong mơ hình VAR sẽ cho ra những kết quả khác nhau nên trong phần này đề tài cũng tiến hành đảo vị trí của các biến nghiên cứu để tạo ra các mơ hình thay thế, theo đó các mơ hình thay thế được thực hiện trong đề tài như:[PS_INF, PS_R, PS_GDP, PS_RSR]- việc sắp thứ tự các biến là dựa trên kết quả kiểm định nhân quả Granger.
Hình 4.7. Hàm phản ứng của thị trường chứng khốn trước các cú sốc theo mơ hình thay thế
(Nguồn: tính tốn của tác giả theo phần mềm Eviews 6.0)
Với mơ hình thay thế thì tác động của cú sốc lạm phát đến sự biến động của thị trường chứng khốn là khơng thay đổi so với mơ hình ban đầu. Tuy nhiên có một sự biến động ngược chiều giữa cú sốc biến động trong GDP đến sự biến động của thị