Đơn vị tính: %, đồng, tỷ đồng, tỷ đơ la Mỹ, điểm
Biến số Trung bình Trung vị Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn
CPI 9.649545 7.560000 23.02000 1.970000 5.538956 IR 8.536061 8.080000 15.13000 2.460000 3.540128 EX 19893.38 20815.50 21246.00 16937.00 1423.632 M2 21.10712 20.18500 41.93000 1.880000 9.615502 IO 72399.12 73376.50 87724.00 49160.00 10492.36 FDI 1.480303 1.100000 6.300000 0.030000 1.352083 VN-Index 454.5015 474.5500 591.6000 245.7000 83.63439 VN30 501.3882 506.0350 670.4000 240.1100 82.00956 VNMidcap 441.9824 436.5850 637.6000 185.4100 103.9353 VN100 446.8661 437.2400 602.9000 251.7500 73.26634 VNSmallcap 568.2515 501.7650 997.7100 364.8800 167.8375 VNAllshare 457.9582 462.8550 608.3000 230.8400 76.56837 (Nguồn: Phụ lục 1) Khi xét đến các nhân tố vĩ mơ thì nhân tố lãi suất có mức trung bình khoảng 8.5% tuy nhiên có độ lệch chuẩn ở mức cao khoảng 3.54, điều này cho thấy lãi suất trong khoảng thời gian từ 2009-2014 có nhiều thay đổi với biên độ lớn. Tương tự với biến lạm phát cũng có nhiều biến động, độ lệch chuẩn ở mức 5.5 mặc dù trung bình lạm phát trong giai đoạn 2009 -2014 chỉ khoảng 9.64%. Trong khoảng thời gian này thì tình hình lạm phát có những diễn biến khá phức tạp nên Chính phủ đã thực hiện các giải pháp nhằm kiềm chế lạm phát thông qua lãi suất và cung tiền dẫn đến độ lệch chuẩn của các biến số này ở mức cao so với giá trị trung bình của biến số. Đối với biến tỷ giá hối đối ngồi việc có nhiều sự điều chỉnh với biên độ lớn trong năm 2011 thì các năm cịn lại có biên độ điều chỉnh ít nên trong gian đoạn 2009 - 2014 tỷ giá hối đối có độ lệch chuẩn ở mức vừa.
3.1.4 Các bước nghiên cứu
Các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến chỉ số giá cổ phiếu là cung tiền, lãi suất, lạm phát, tỷ giá hối đoái, giá trị sản lượng công nghiệp và đầu tư trực tiếp nước
ngoài. Khi sử dụng phần mềm Eviews sẽ giúp xác định các nhân tố kinh tế vĩ mô thực sự tác động đến biến phụ thuộc và mức độ tác động. Phương pháp này sẽ loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến khơng cần thiết trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng, các kết quả ước lượng sẽ khơng chính xác.
Một trong các giả thiết của mơ hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên. Nếu chúng ta ước lượng mơ hình có chuỗi thời gian mà các biến độc lập khơng dừng, thì khi đó giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ bị vi phạm (kỳ vọng tốn, phương sai và hiệp phương sai khơng đổi theo thời gian) dẫn đến việc sử dụng kiểm định t và p không hiệu quả. Do đó bước đầu là sử dụng kiểm định Dickey – Fuller (ADF) để kiểm định về sự tồn tại nghiệm đơn vị của chuỗi thời gian giữa chỉ số giá cổ phiếu và các nhân tố kinh tế vĩ mô. Đây được xem là bước đầu tiên được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu. Nếu chuỗi thời gian khơng chứa nghiệm đơn vị hay gọi là dừng thì các biến đã chọn đáp ứng được yêu cầu của phương pháp đang dùng.
Ngược lại nếu kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phát hiện ra các biến là chuỗi không dừng sẽ tiến hành thêm kiểm định đồng liên kết vì sự kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là 1 chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó được cho là đồng liên kết.
Sau khi xác định các dữ liệu là những chuỗi dừng thì sẽ tiến hành chạy mơ hình hồi quy để xác định sự tác động giữa biến phụ thuộc (các chỉ số giá cổ phiếu – SP) và các biến độc lập như lạm phát (CPI), lãi suất (IR), cung tiền (M2), tỷ giá hối đoái (EX), giá trị sản lượng công nghiệp (IO), đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và mức độ tác động của các biến độc lập lên biến giải thích.
Cuối cùng là tiến hành kiểm định các khuyết tật của mơ hình như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi.
3.1.4.1 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Các số liệu trong mơ hình là các chuỗi dữ liệu theo thời gian và đặc tính của các chuỗi số liệu này là tính dừng. Nếu chúng ta hồi quy các chuỗi số liệu không dừng sẽ dẫn khả năng thu được các kết quả không xác thực hoặc không đáng tin cậy dù rằng bề ngồi các kết quả đó có vẻ là tốt, đó là trường hợp hồi quy giả mạo. Vì vậy,
việc kiểm định chuỗi số liệu trong mơ hình có dừng hay khơng dừng là việc làm cần thiết trong việc phân tích các số liệu ở dạng chuỗi thời gian. Một trong những phương pháp được sử dụng phổ biến để kiểm định chuỗi số liệu đó có dừng hay khơng là phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị do Dickey và Fuller đưa ra.
Giả thuyết của kiểm định nghiệm đơn vị là:
chuỗi thời gian không dừng chuỗi thời gian dừng
Trong kiểm định nghiệm đơn vị, giá trị kiểm định không theo phân phối chuẩn mà sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá trị hệ số ước lượng/ sai số của hệ số ước lượng). Giá trị tới hạn τ được xác định dựa trên bảng giá trị tính sẵn của Mackinnon (1996). Để kiểm định giải thuyết , ta so sánh giá trị kiểm định τ tính tốn với giá trị τ tới hạn của Mackinnon và đưa ra kết luận tính dừng của chuỗi số liệu. Cụ thể, nếu trị tuyệt đối của giá trị tính tốn lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn thì giả thuyết sẽ bị bác bỏ và chấp nhận giải thuyết , tức chuỗi dữ liệu có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết , tức dữ liệu khơng có tính dừng