Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dung để xây dựng, đánh giá các khái niệm nghiên cứu và kiểm nghiệm mơ hình lý thuyết. Chương 3 cũng đưa ra cách đo lường các biến trong mơ hình. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thu được từ q trình phân tích số liệu của các biến Chỉ số sản xuất công nghiệp IPI, chỉ số giá CPI, tỷ giá hối đoái, giá cổ phiếu và lãi suất bình quân liên ngân hàng trong thời gian từ tháng 07/2000 đến tháng 12/2015 .
4.1 Phân tích thống kê mơ tả
Dữ liệu sau khi thu thập tính tốn, kết quả trình bày theo bảng thống kê mơ tả trong bảng 4.1 dưới đây. Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu này.
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình
IPI PRICE_INDEX EXCHANGE POLICY_RATE STOCK_PRICE
Mean 1.498995 4.402833 9.762785 2.057650 5.937271
Median 4.736665 4.404553 9.686481 2.039644 6.054797
Maximum 5.598986 4.977423 9.993785 2.962130 7.036755
Minimum -8.773496 3.861883 9.549737 1.325806 4.620551
Observations 186 186 186 186 186
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 1)
Phân tích thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình theo bảng 4.1 cho thấy, trong mơ hình các biến có độ lệch chuẩn khơng q lớn so với trung bình. Dữ liệu tương đối đồng đều ở các biến. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 186 quan sát, là cỡ mẫu lớn trong thống kê. Dữ liệu đầu vào phù hợp thực hiện hồi quy.
4.2 Kiểm định tính dừng Augment Dickey Fuller (1984)
• Kiểm định nghiệm đơn vị Augment Dickey Fuller (1984) xem xét quá trình tự hồi quy:
Giả thuyết H0 và giả thuyết H1 của kiểm định t ADF: H0: y = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng) H1: y < 0 (Yt là chuỗi dữ liệu dừng)
Chúng ta có thể kiểm tra sự tồn tại của một đơn vị gốc bằng cách sử dụng kiểm định t Dickey-Fuller: ) ˆ ( 1 ˆ ˆ y Se y ty = −
Thống kê này không tuân theo phân phối thông thường của t-student. Các giá trị quan trọng được tính tốn bởi Dickey và Fuller phụ thuộc vào hệ số chặn, xu hướng.
Hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian, nếu dữ liệu khơng dừng thì sẽ vi phạm độ tin cậy của hồi quy, đó là hiện tượng hồi quy giả mạo được giải thích đầu tiên bởi Phillips (1986). Nếu chuỗi dữ liệu nghiên cứu dừng tại bậc gốc, có thể cho phép thực hiện hồi quy tránh được hồi quy giả mạo. Bài nghiên cứu thực hiện kiểm định tính dừng Augment Dickey Fuller và đối chiếu lại với kết quả kiểm định tính dừng của Dickey Fuller GLS được đề nghị bới Elliott, Rothenberg and Stock (1992).
Bảng 4.2: Kiểm định tính dừng bậc gốc dữ liệu
Biến Giá trị thống kê
ADF Dickey Fuller GLS
IPI (GDP bình quân đầu người) -5.448345*** 2.497447** priceindex (Chỉ số giá) - CPI 4.071427*** 1.738628** exchange 3.567679*** 2.407755** stockprice -2.628189* -2.442467 policyrate -2.232340 -1.850065*
*, **, *** ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập (Phụ lục 2)
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến dừng ở bậc gốc, với cả kiểm định Augment Dickey Fuller và Dickey Fuller GLS. Kết quả này cho phép thực hiện phân tích hồi quy, tránh trường hợp hồi quy giả mạo và cho phép sử dụng mơ hình
VAR phân tích.
4.3 Độ trễ tối đa cho mơ hình VAR
Để tránh hiện tượng bỏ sót độ trễ trong tác động biến độc lập đến biến phụ thuộc mơ hình, tác giả sử dụng kiểm định chọn được độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR, ta dùng cơng cụ Lag Structure trong Eview đối với mơ hình VAR. Kết quả lựa chọn độ trễ với các tiêu chuẩn lựa chọn khác nhau. Từ bảng kết quả dưới đây, ta thấy độ trễ 7 phù hợp với tiêu chuẩn LR.
Bảng 4.3: Độ trễ tối đa cho mơ hình VAR
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: IPI PRICE_INDEX EXCHANGE STOCK_PRICE POLICY_RATE Exogenous variables: C
Sample: 2000M07 2015M12 Included observations: 178
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -215.9488 NA 8.24e-06 2.482571 2.571947 2.518816 1 1694.201 3691.526 5.21e-15 -18.69889 -18.16263 -18.48142 2 1772.098 146.1658 2.88e-15* -19.29324* -18.31010* -18.89455* 3 1792.635 37.38173 3.03e-15 -19.24309 -17.81307 -18.66318 4 1803.811 19.71588 3.55e-15 -19.08777 -17.21087 -18.32664 5 1824.665 35.61451 3.74e-15 -19.04118 -16.71740 -18.09882 6 1836.185 19.02745 4.38e-15 -18.88971 -16.11906 -17.76614 7 1860.396 38.63007* 4.47e-15 -18.88086 -15.66332 -17.57606 8 1872.894 19.23789 5.21e-15 -18.74038 -15.07597 -17.25436
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
Kiểm định lựa chọn độ trễ và kiểm định VAR cho thấy độ trễ tối đa của mơ hình VAR là 7, tương ứng với các tiêu chuẩn LR. Kết luận để độ trễ tối đa trong dữ liệu bài nghiên cứu là 7.
4.4 Kiểm định nhân quả GRANGER test
Mơ hình hệ phương trình đồng thời VAR được sử dụng khi các biến có quan hệ hai chiều. Kiểm định nhân quả GRANGER nhằm kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mơ hình trong tương quan hai chiều. Tồn tại mối quan hệ nhận quả hai chiều khẳng định việc sử dụng hệ phương trình VAR, SVAR phân tích là phù hợp. Nếu không tồn tại tương quan nhân quả giữa các biến, lúc đó mơ hình hồi quy đơn giản được sử dụng phù hợp. Kiểm định loại mối quan hệ nhân quả Granger cho kết quả với p-value nhỏ hơn 0.05 với các mơ hình PRICE_INDEX, EXCHANGE, do đó tồn tại mối quan hệ hai chiều giữa các biến.
Bảng 4.4: Kiểm định nhân quả GRANGER test
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Sample: 2000M07 2015M12
Included observations: 179
Dependent variable: IPI
Excluded Chi-sq df Prob.
PRICE_INDEX 20.59567 7 0.0044
EXCHANGE 11.67594 7 0.1117
STOCK_PRICE 6.213708 7 0.5150
POLICY_RATE 11.52410 7 0.1173
All 39.01233 28 0.0807
Dependent variable: PRICE_INDEX
Excluded Chi-sq df Prob.
IPI 5.602354 7 0.5869
EXCHANGE 15.92732 7 0.0258
STOCK_PRICE 7.212392 7 0.4071
POLICY_RATE 10.57767 7 0.1581
All 41.72230 28 0.0460
Dependent variable: EXCHANGE
PRICE_INDEX 10.06001 7 0.1852
STOCK_PRICE 6.298939 7 0.5053
POLICY_RATE 10.09571 7 0.1832
All 43.75787 28 0.0294
Dependent variable: STOCK_PRICE
Excluded Chi-sq df Prob.
IPI 10.56575 7 0.1587
PRICE_INDEX 9.783644 7 0.2012
EXCHANGE 3.722247 7 0.8112
POLICY_RATE 8.170670 7 0.3178
All 32.36274 28 0.2600
Dependent variable: POLICY_RATE
Excluded Chi-sq df Prob.
IPI 8.756401 7 0.2706
PRICE_INDEX 14.31126 7 0.0459
EXCHANGE 5.815798 7 0.5614
STOCK_PRICE 4.601232 7 0.7085
All 40.61177 28 0.0583
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
Bằng chứng tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa các biến phân tích củng cố việc lựa chọn các dạng mơ hình VAR, SVAR trong phân tích quan hệ giữa các nhân tố nghiên cứu. Hệ phương trình đồng thời là phù hợp với mẫu dữ liệu nghiên cứu.
4.5 Kiểm định tính ổn định mơ hình
Kiểm định độ ổn định của mơ hình SVAR dựa trên kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu sai số trong mơ hình SVAR. Các sai số dừng hàm ý rằng các chuỗi sai số là nhiễu trắng, hay những yếu tố chưa đưa vào mô hình được kiểm sốt, mơ hình SVAR ổn định trong phân tích.
Bảng 4.5: Kiểm định tính ổn định mơ hình -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
Chuỗi nhiễu sai số của mơ hình dừng hầu hết, các điểm hầu hết đều nằm trong vòng tròn đơn vị, cho thấy mơ hình SVAR tương đối ổn định. Các yếu tố chưa đưa vào mơ hình đại diện phần nhiễu đã được kiểm sốt. Khung các biến ổn định.
4.6 Kết quả mơ hình SVAR
Để phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố trong ràng buộc giữa các biến, tác giả sử dụng mơ hình SVAR với ma trận ràng buộc như sau:
Ma trận A A = 1 0 0 0 0 C(1) 1 0 0 0 C(2) C(5) 1 0 0 C(3) C(6) C(8) 1 0 C(4) C(7) C(9) C(10) 1
Ma trận B B = C(11) 0 0 0 0 0 C(12) 0 0 0 0 0 C(13) 0 0 0 0 0 C(14) 0 0 0 0 0 C(15)
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
Ma trận ràng buộc này được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu mơ hình VAR cấu trúc, ma trận này có ưu điểm là chặn các chiều tác động ngược của các biến phụ thuộc tác động ngược lại biến độc lập để loại bỏ hiện tượng nội sinh trong mơ hình gồm các biến vĩ mơ có tương quan qua lại nhân quả Granger. Kết quả mơ hình SVAR được trình bày như sau:
Kết quả mơ hình SVAR như sau: Structural VAR Estimates
Sample (adjusted): 2001M02 2015M12 Included observations: 179 after adjustments
Estimation method: method of scoring (analytic derivatives) Convergence achieved after 1 iterations
Structural VAR is just-identified
Model: Ae = Bu where E[uu']=I
Restriction Type: short-run pattern matrix A = 1 0 0 0 0 C(1) 1 0 0 0 C(2) C(5) 1 0 0 C(3) C(6) C(8) 1 0 C(4) C(7) C(9) C(10) 1 B = C(11) 0 0 0 0 0 C(12) 0 0 0 0 0 C(13) 0 0 0 0 0 C(14) 0 0 0 0 0 C(15)
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C(1) 0.004765 0.004227 1.127406 0.2596 C(2) 0.014109 0.006439 2.191282 0.0284 C(3) 0.005183 0.061017 0.084945 0.9323 C(4) 0.013933 0.039325 0.354291 0.7231 C(5) -0.384950 0.113455 -3.392966 0.0007 C(6) 0.988074 1.094635 0.902652 0.3667 C(7) -0.711103 0.707075 -1.005696 0.3146 C(8) 1.023761 0.699009 1.464589 0.1430 C(9) -0.384469 0.453189 -0.848364 0.3962 C(10) -0.024078 0.048171 -0.499853 0.6172 C(11) 0.116426 0.006153 18.92089 0.0000 C(12) 0.006584 0.000348 18.92089 0.0000 C(13) 0.009994 0.000528 18.92089 0.0000 C(14) 0.093464 0.004940 18.92089 0.0000 C(15) 0.060236 0.003184 18.92089 0.0000 Log likelihood 1765.725 Estimated A matrix: 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.004765 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.014109 -0.384950 1.000000 0.000000 0.000000 0.005183 0.988074 1.023761 1.000000 0.000000 0.013933 -0.711103 -0.384469 -0.024078 1.000000 Estimated B matrix: 0.116426 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.006584 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.009994 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.093464 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.060236
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
4.7 Hàm phản ứng xung (impulse response)
Hàm phản ứng xung trong mơ hình SVAR được ứng dụng để đo lường mức tác động của cú sốc các biến vĩ mô đến những biến động trong các biến kinh tế vĩ mô khác. Kết quả ước lượng hàm xung phản ứng đẩy của mơ hình SVAR cho 20 kỳ, ta có được kết quả sau:
4.7.1 Phản ứng đẩy IRF tác động của cú sốc chính sách lãi suất lên giá chứng khoán
Bảng 4.6: Phản ứng đẩy IRF tác động của cú sốc chính sách lãi suất lên giá chứng khoán -.08 -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of STOCK_PRICE to Cholesky One S.D. POLICY_RATE Innovation
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
Khi có một cú sốc tác động vào lãi suất bình quân liên ngân hàng, biến nhận phản hồi từ cú sốc là giá chứng khoán. Giá chứng khoán biến động cùng chiều với sự biến động trong chính sách lãi suất đến kì thứ 5, tuy nhiên hình hypepol của đồ thị ban đầu đi lên ở kì thứ 3 sau đó có xu hướng đi xuống. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với thực tế thị trường chứng khốn Việt Nam. Theo lý thuyết, khi có sự gia tăng trong lãi suất thì giá chứng khốn sẽ biến động ngược chiều với sự gia tăng lãi suất. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam là thị trường không hiệu quả, số liệu chỉ số giá chứng khoán trong giai đoạn này, cho thấy hoạt động đầu cơ lướt sóng chủ yếu, khơng mang tính đầu tư dài hạn và đầu tư cơ bản, cơng chúng cịn đầu tư theo yếu tố tâm lý, chủ yếu bị ảnh hưởng bởi cảm tính. Hơn nữa, tính chính xác của thơng tin mà các đối tượng tham gia trên thị trường đưa ra chưa cao làm cho các nhà đầu tư khó có thể đưa
ra các quyết định hợp lý. Các tổ chức niêm yết chưa thấy được tầm quan trọng của việc công khai hóa thơng tin, do vậy cịn thiếu chủ động tự giác cung cấp thông tin cho công chúng làm ảnh hưởng tới các quyết định tham gia thị trường của người đầu tư. Mức độ hiệu quả của thị trường sẽ có ảnh hưởng lớn đến sự biến động của các cổ phiếu và qua đó ảnh hưởng đến sự đồng biến động của tất cả cổ phiếu niêm yết trên thị trường (Sự đồng biến động giá cổ phiếu nghĩa là giá cổ phiếu không phản ánh đúng giá trị thực của nó và việc tăng hay giảm giá cổ phiếu lại phụ thuộc vào cổ phiếu của công ty khác, dẫn đến hiện tượng giá cổ phiếu cùng tăng hoặc cùng giảm). Do đó, kết quả phân tích cho thấy khi lãi suất bình qn liên ngân hàng gia tăng thì giá chứng khốn Việt Nam lại biến động cùng chiều với sự gia tăng lãi suất trái ngược với lý thuyết đã nêu ra. Nghiên cứu của các tác giả trên thế giới cho thấy, giá cổ phiếu có xu hướng đồng biến động với mức độ cao ở các nước đang phát triển, các nước có mơi trường thơng tin khơng minh bạch, hoặc mơi trường thể chế yếu hoặc các nước có sự hội nhập về mặt kinh tế tài chính vào nền kinh tế thế giới như nghiên cứu của các tác giả Morck, Yeung, và Yu (2000); Jin và Myers (2006); Parrino, Sias và Starks (2003).
Từ kỳ thứ 5 trở đi giá chứng khoán biến động ngược chiều với cú sốc. Bằng chứng thực nghiệm này phù hợp với cơ sở lý thuyết đã nêu ở trên, theo mơ hình đinh giá cổ phiếu bằng phương pháp chiết khấu dòng tiền (DCF) - lãi suất và giá chứng khốn có mối quan hệ ngược chiều nhau. Trường hợp lãi suất giảm, giá chứng khoán sẽ tăng lên được lý giải bởi 3 lý do: (i) Lãi suất giảm sẽ làm cho kênh đầu tư gửi tiết kiệm kém hấp dẫn và do đó dịng tiền có thiên hướng tìm đến kênh có lợi tức cao hơn và cầu chứng khoán tăng; (ii) Lãi suất giảm thì chi phí lãi vay và áp lực tài chính với cộng đồng doanh nghiệp sẽ giảm đi khuyến khích doanh nghiệp mở rộng sản xuất, kinh doanh, từ đó cải thiện lợi nhuận của doanh nghiệp; (iii) Chính sách tiền tệ mở thơng qua việc giảm lãi suất, dẫn đến giảm lãi suất thị trường được sử dụng để chiết khấu dịng tiền trong tương lai trong mơ hình định giá, dẫn đến giá cổ phiếu tăng lên.
trường sẽ ảnh hưởng đến giá cổ phiếu thơng qua hai kênh chính: (i) Chính sách tiền tệ thắt chặt làm gia tăng lãi suất, sẽ dẫn đến sự gia tăng lãi suất thị trường được sử dụng bởi những nhà đầu tư để chiết khấu dòng tiền dự kiến tương lai kết quả làm giá cổ phiếu thấp. (ii) Lãi suất tăng dẫn đến kì vọng của nhà đầu tư về dịng tiền dự kiến trong tương lai sẽ giảm, dẫn đến giá cổ phiếu giảm.
Nghiên cứu của tác giả Bernanke and Gertler (1995), khẳng định gia tăng lãi suất sẽ làm giảm giá cố phiếu: (i) Tổng cầu và chi tiêu tiêu dùng giảm, hủy bỏ cơ hội đầu tư sinh lợi, dẫn đến giảm thu nhập trong tương lai tiềm năng của nó. (ii) Giảm nguồn cung tín dụng của ngân hàng thương mại cho các doanh nghiệp, tăng chi phí trả lãi.
Theo nghiên cứu của Hamburger và Kochin được thực hiện năm 1972 và Mishkin (1996) chính sách mở rộng tiền tệ, làm tăng giá cổ phiếu thông qua: (i) Hạn chế nắm giữ tiền bằng cách chi tiêu mua sắm. (ii) Chi tiêu đầu tư vào thị trường chứng khoán, nhu cầu cổ phiếu tăng, dẫn đến giá cổ phiếu tăng.
4.7.2 Phản ứng đẩy IRF tác động của cú sốc tỷ giá lên giá chứng khoán Bảng 4.7: Phản ứng đẩy IRF tác động của cú sốc tỷ giá lên giá chứng khoán Bảng 4.7: Phản ứng đẩy IRF tác động của cú sốc tỷ giá lên giá chứng khoán
-.08 -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Response of STOCK_PRICE to Cholesky One S.D. EXCHANGE Innovation
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews trên số liệu tác giả thu thập
Khi có một cú sốc tác động vào tỷ giá, biến nhận phản hồi từ cú sốc là giá chứng khoán. Giá chứng khoán biến động ngược chiều hoàn toàn khi nhận sự tác động từ cú