khoán
Bảng 5-4. Kết quả kiểm định phụ thuộc chéo
(Kết quả kiểm định phụ thuộc chéo bằng cả phương pháp Pesaran và Breusch Pagan đều cho kết quả bác bỏ giả thiết Ho “Khơng có phụ thuộc chéo”, chấp nhận H1 “Có phụ thuộc chéo”)
Pesaran CD test for cross- sectional dependence in panels
Breusch-Pagan LM test for cross-sectional dependence in panels
H1 cross-sectional dependence cross-sectional dependence
2004-2006 z = 21.185, p-value < 2.2e-16 chisq = 650.6368, df = 153, p-value < 2.2e-16
2007-2009 z = 33.6732, p-value < 2.2e-16 chisq = 1357.881, df = 153, p-value < 2.2e-16
2010-2013 z = 31.7199, p-value < 2.2e-16 chisq = 1298.481, df = 153, p-value < 2.2e-16
2Một boxplot thể hiện gồm 3 phần thể hiện các phân vị: Đuôi dưới là 25% phần tử giá trị thấp. Phần hộp thể hiện của khoảng trị cho 50% phần tử khoảng giữa. Đuôi trên là 25% giá trị cho các phần tử giá trị cao, Đường kẻ giữa hộp là giá trị trung bình.
Bảng 5-5. Kiểm định unitroot cho dữ liệu bảng và từng chuỗi
Harris-Tzavalis unit-root test for StockReturn
----------------------------------------------
Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 18 Ha: Panels are stationary Number of periods = 117 AR parameter: Common Asymptotics: N -> Infinity Panel means: Included T Fixed Time trend: Not included
------------------------------------------------------------------------- Statistic z p-value
------------------------------------------------------------------------- rho 0.3222 -1.0e+02 0.0000
-------------------------------------------------------------------------
Phillip – Perron unitroot test cho từng chuỗi dữ liệu
(Ha: stationary)
Series p.values Series p.values Series p.values AUS 0.01 JPN 0.01 PHL 0.01 CAN 0.01 KOR 0.01 RUS 0.01 CHL 0.01 MAL 0.01 SIN 0.01 CHN 0.01 MEX 0.01 THA 0.01 HKG 0.01 NZL 0.01 USA 0.01 INDO 0.01 PER 0.01 VNM 0.01
(Kiểm định Harris-Tzavalis unitroot test cho dữ liệu bảng cho kết quả bác bỏ giả thuyết Ho “Bảng có unitroot”. Kiểm định cho từng chuỗi bằng Phillip-Perron unitroot test cũng cho kết quả chấp nhận giả thuyết
CHƯƠNG 6. K TẾ QUẢ NGHIÊN C UỨ
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu từ mơ hình SDM và các nghiên cứu chun sâu bằng mơ hình SAR(2), SAR(2)+SEM với số liệu thống kê đáng tin cậy nhằm làm sáng tỏ vấn đề nghiên cứu, trả lời câu hỏi yếu tố nào giải thích tốt, tốt nhất cho sự đồng biến giữa các thị trường chứng khốn.
6.1.Kết quả từ mơ hình Spatial Durbin Panel Model (SDM)
Một loạt các hồi quy với mơ hình SDM được thực hiện với các đo lường ma trận trọng số khơng gian phản ánh mối liên hệ tài chính tại các thời kỳ khác nhau giữa các quốc gia, kết quả được trình bày tại bảng 6.13.
Kết quả thực nghiệm trên mơ hình SDM một ma trận trọng số W cho thấy hệ số ρ (rho, spatial lag) ở tất cả các đo lường ma trận trọng số W đều dương và có ý nghĩa thống kê cao, các hệ số θ của Wx tuỳ mỗi lựa chọn W mà có số lượng hệ số có ý nghĩa thống kê, tối thiểu là 1 hệ số. Điều này chứng tỏ các lựa chọn đo lường cho W là hợp lý và phù hợp với lý thuyết, thực sự tồn tại tính đồng bộ giữa các thị trường chứng khoán; đồng thời chứng tỏ lựa chọn mơ hình SDM thay vì SAR hay SEM hay đơn giản hơn là hồi quy đơn giản trên dữ liệu bảng là lựa chọn hợp lý.
Với mỗi phương pháp đo lường ma trận trọng số W, so sánh kết quả hệ số ρ qua mỗi thời kỳ đều cho thấy giai đoạn khủng hoảng 2007-2009 luôn cao hơn các giai đoạn trước và sau khủng hoảng 2004-2006, 2010-2013. Điều đó chứng tỏ tính đồng biến giữa các thị trường ở giai đoạn khủng hoảng mạnh hơn so với thời kỳ ổn định (xem hình 6.1). Trong khi đó, hệ số ρ với đo lường W bằng KaOpen song phương ln có giá trị khá cao khi so sánh với ρ từ các đo lường cịn lại (Xem hình 6.2), chứng tỏ KaOpen thực sự là phép đo lường rất mạnh phản ánh mức độ hội nhập kinh tế các quốc gia và phép đo lường ma trận trọng số bằng KaOpen mà tơi đưa ra giải thích rất tốt cho sự đồng biến của thị trường chứng khoán quốc tế. Ngược lại đo
lường W bằng FDI, dao động tỷ giá, nợ ngân hàng nước ngồi (Foreign claim) là các đo lường giải thích kém nhất trong số các đo lường được đề cập.
Phân tích các hệ số hồi quy β phản ánh tác động của các biến kinh tế lên thị trường chứng khoán nội địa cho thấy biến giá dầu có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê lên giá chứng khoán, kết này quả tương đồng với Naifar and Dohaiman (2013). Tác động của giá vàng thì khơng ổn định, tuỳ thuộc từng thời kỳ và lựa chọn đo lường W. Hệ số của tăng trưởng GDP thì lại có tác động dương ở tất cả các phép hồi quy cho kết quả có ý nghĩa thống kê, nhưng cũng có nhiều phép hồi quy cho kết quả biến này khơng thực sự giải thích cho thị trường chứng khốn. Điều này cũng phù hợp với những bằng chứng không thống nhất ở các thực nghiệm trước đây. Tăng trưởng sản lượng công nghiệp lại cho kết quả không ổn định, tuy nhiên nó cho thấy tác động dương chỉ có ở thời kỳ trước khủng hoảng, sau khủng hoảng chỉ toàn tác động âm và có ý nghĩa thống kê. Kết quả này cũng phù hợp với các bằng chứng thực nghiệm trước đây về mối quan hệ không rõ ràng giữa tăng trưởng cơng nghiệp với thị trường chứng khốn. Hệ số β và p.value của biến đo lường lạm phát kỳ vọng và lạm phát ngoài kỳ vọng cho thấy lạm phát khơng có tác động đáng kể nào đến tỷ suất sinh lợi của thị trường chứng khoán, kết quả phù hợp với lý thuyết và thực nghiệm đã được tổng kết trước đây. Thay đổi tỷ giá hối đoái theo tháng cho kết quả có ý nghĩa thống kê và dương ở hầu hết các phép hồi quy, chứng tỏ biến này có tác động tích cực đáng kể đến tỷ suất sinh lợi. Trong khi đó thay đổi tỷ giá tính theo năm lại kém tác động hơn và tác động lại là tiêu cực, thể hiện qua hệ số β âm ở các phép hồi quy có ý nghĩa thống kê. Biến thay đổi lãi suất so với tháng trước có sức giải thích rất mạnh cho thị trường chứng khốn, bằng chứng là hệ số β của nóâm có ý nghĩa thống kê ở gần như tất cả các phép hồi quy, điều này rất phù hợp với lý thuyết tài chính doanh nghiệp. Trong khi đó thay đổi lãi suất so với năm trước lại cho kết quả không ý nghĩa thống kê ở gần như tất cả các phép hồi quy. Biến thay đổi xếp hạng nội tệ so với năm trước cho tác động âm ở tất cả các phép hồi quy giai đoạn khủng hoảng và đều có ý nghĩa thống kê, trong khi ở giai đoạn
bình yên lại khơng có tác động đáng kể. Đối chiếu với kết quả thực nghiệm các nghiên cứu trước đây cho thấy kết quả này cũng hợp lý.
Về hệ số θ phản tác động chéo của biến kinh tế các thị trường nội địa lên thị trường chứng khoán quốc tế: Ở tất cả cá phép hồi quy đều cho ít nhất một hệ số θ
khác khơng. Điều này chứng tỏ thực sự có tồn tại tác động chéo của nền kinh tế một quốc gia tới thị trường chứng khoán các quốc gia khác. Tác động chéo của tăng trưởng GDP khơng có ý nghĩa thống kê ở hầu hết các phép hồi quy chứng tỏ biến GDP một quốc gia thực sự khơng có tác động nào đáng kể đến thị trường chứng khoán quốc tế, kết quả này khá phù hợp với Asgharian et al. (2013). Tác động chéo của tăng trưởng sản lượng cơng nghiệp tới thị trường chứng khốn quốc tế lại phức tạp và khơng ổn định. Trong khi đó, lạm phát kỳ vọng và lạm phát ngồi kỳ vọng lại có tác động tiêu cực, có ý nghĩa thống kê và rất ổn định. Trái với tác động tới thị trường nội địa, tác động của tỷ giá hối đoái lên thị trường quốc tế lại rất tích cực ở cả 2 phép đo lường (thay đổi với tháng trước và thay đổi với năm trước) thể hiện qua kết quả hệ số hồi quy này dương và có ý nghĩa thống kê ở hầu hết các phép hồi quy. Kết quả này có thể được giải thích rằng đồng tiền nội tệ tăng giá có tác động xấu lên nền kinh tế nội địa nhưng lại mang đến cơ hội làm ăn tốt hơn cho các quốc gia “láng giềng”. Biến thay đổi lãi suất lại cho thấy mối quan hệ phức tạp. Trong khi thay đổi lãi suất tháng trước cho tác động tiêu cực lên thị trường quốc tế thì thay đổi lãi suất so với năm trước lại cho thấy tác động tích cực. Tác động chéo của xếp hạng đồng nội tệ lên thị trường chứng khốn quốc tế hầu hết cho kết quả khơng có ý nghĩa thống kê, điều này hoàn toàn khác với tác động âm có ý nghĩa thống kê của nó tới thị trường nội địa, chứng tỏ xếp hạng tín dụng một quốc gia chỉ ảnh hưởng đến thị trường chứng khốn quốc gia đó, các quốc gia láng giềng không chịu tác động đáng kể.
Cũng cần lưu ý rằng tác động phản ánh qua 2 nhóm hệ số β và θ trên đây chỉ là tác tức thời của các biến giải thích tác động đến tỷ suất sinh lợi thị trường nội địa và quốc tế.
Bảng 6-1. Kết quả mơ hình SDM
Phương trình ước lượng SDM: y=L1.y(-1)+ρWy+βX+WXθ + μ + ϵ
Cột đầu: Tên biến ứng với giá trị ước lượng, dóng thẳng hàng để xem giá trị ước lượng hệ số tương ứng β và θ . Các cột tiếp sau thể hiện giá trị hệ số β và θ cùng với mức ý nghĩa thống kê theo ma trận trọng số không gian WW_TênMaTrận.
Rho:hệ số cho spatial lag term(ρ). L1:hệ số cho biến trễ 1 kỳ của y. Nhóm biến độc lập thứ nhất là X, hệ số
ước lượng là β. Nhóm thứ hai là WX, hệ số ước lượng là θ. Riêng biến Gold và Oil là giá vàng, giá dầu
chung thị trường thế giới nên được loại khỏi WX, khơng tính hiệu ứng chéo trên biến độc lập.(Signif. codes: ‘***’ 0.001 ; ‘**’ 0.01 ; ‘*’ 0.05 ; ‘.’ 0.1)
Kết quả cho thấy tất cả các hồi quy đều cho hệ số ρ (spatial lag, rho) đều dương với mức ý nghĩa thống kê rất cao chứng tỏmọi đo lường cho ma trận W được lựa chọn đều giải thích tốt sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán. Hệ số này cao nhất trong giai đoạn khủng hoảng phản ánh sự đồng biến trong giai đoạn này cao hơn giai đoạn bình n. Ln có ít nhất một hệ số θ có ý nghĩa thống kê chứng tỏ tồn tại tác động chéo của biến kinh tê vĩ mô một quốc gia tới thị trường chứng khoán các quốc gia khác.
59
61
62
Biểu đồ hộp (boxplot) thể hiện phân bố giá trị hệ số ρ qua các thời kỳ cho thấy mức độ đồng biến giữa các thị trường cao nhất trong thời kỳ khủng hoảng, sau khủng hoảng cao hơn trước khủng hoảng