6. Tóm tắt nội dung luận văn
2.2. Đánh giá tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên VN-Index
2.2.2 Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
2.2.1.1 Phân tích thống kê mơ tả
Dựa vào kết quả chạy Eviews 6.0 có kết quả thống kê mơ tả các biến trong nghiên cứu sau đây (chi tiết tại Phụ lục 6):
Bảng 2.4 Kết quả phân tích thống kê mơ tả cho các chuỗi số liệu
LNVNI LNIP LNM2 LNOP
Mean 5.892016 10.65208 13.69233 4.024336 Median 5.975790 10.75320 13.73977 4.123254 Maximum 7.013004 11.40824 15.11918 4.886960 Minimum 4.907112 9.721468 12.24712 2.918851 Std. Dev. 0.508574 0.484034 0.898282 0.545268 Skewness 0.158881 0.226873 0.063251 0.323324 Kurtosis 2.538811 1.758697 1.612263 1.835610 Jarque-Bera 1.934287 10.77143 11.97454 10.93942 Probability 0.380167 0.004582 0.002511 0.004212 Sum 872.0184 1576.508 2026.465 595.6017 Sum Sq. Dev. 38.02123 34.44053 118.6157 43.70567 Observations 148 148 148 148 Nguồn: tác giả
Từ kết quả mơ tả thống kê, ta có: số quan sát trong dữ liệu là 148 (đảm bảo yêu cầu về cở mẫu).
Hai giá trị thống kê mô tả trong bảng 4 là Skewness và Kurtosis. Hai giá trị này giúp hình dung về hình dáng của phân phối. Skewess là một đo lường mức độ lệch của phân phối còn gọi là hệ số bất đối xứng, khi:
Skewess = 0 : phân phối cân xứng. Skewess > 0 : phân phối lệch phải. Skewess < 0 : phân phối lệch trái.
Kurtosis là một đại lượng đo mức độ tập trung tương đối của các quan sát quanh trung tâm của nó trong mối quan hệ so sánh với hai đuôi, khi :
Kurtosis = 3 : phân phối tập trung ở mức độ bình thường.
Kurtosis > 3 : phân phối tập trung hơn mức độ bình thường. Tuy nhiên hình dạng của đa giác tần số trông sẽ khá cao và nhọn với hai đuôi hẹp.
Kurtosis < 3 : phân phối tập trung hơn mức bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần số là một đa giác tù với hai đuôi dài.
Từ hai tiêu chuẩn nêu trên và kết quả thống kê mô tả ở bảng 4 cho thấy: sản lượng công nghiệp, cung tiền, giá dầu và VN-INDEX đều có giá trị Skewness > 0 nên phân phối lệch phải.
Kurtosis của sản lượng công nghiệp, cung tiền, giá dầu và VN-INDEX đều có giá trị nhỏ hơn 3 điều này cho thấy hình dạng của đa giác phân phối sẽ tù hơn với hai đi dài nghĩa là các biến này có sự biến động ít, biến thiên dao động khơng cao trong thời gian khảo sát nghiên cứu.
2.2.2.2 Kiểm tra tính dừng
Để kiểm tra tính dừng và xác định bậc tích hợp của chuỗi dữ liệu thời gian, luận văn sử dụng kiểm định Dickey Fuller . Các độ trễ thời gian (lags) dùng trong mơ hình sẽ được luận văn tham khảo trong các nghiên cứu khác có kích cỡ mẫu và đặc tính dữ liệu mang tính tương đồng, thông qua việc áp dụng tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria) về xác định độ trễ .
Luận văn sử dụng phương pháp kiểm tra Augmented Dickey – Fuller (ADF, 1979) để tìm ra tình trạng tồn tại nghiệm đơn vị (a Unit Root Test) trong tất cả dữ liệu.
Kết quả của kiểm định ADF Unit Root Test được trình bày trong bảng 5 dưới đây (kết quả kiểm định chi tiết xem ở Phụ lục 7)
Bảng 2.5 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test ) cho các chuỗi số liệu trong nghiên cứu
Biến (variables)
ADF UNIT ROOT TEST Giả thiết:H0(biến không dừng )
Level Prob.* Sai phân bậc 1 (1 st Difference ) Prob.* Sai phân bậc 2 (2 st Difference ) Prob.* LNVNI - 2.149669 0.2259 -3.354560 0.0144 LNIP - 1.733308 0.7314 -6.186891 0.0000 LNM2 - 2.047506 0.5698 -2.801879 0.1993 -8.377832 0.0000 LNOP - 2.479435 0.3379 -6.066165 0.0000
Kết quả kiệm định nghiệm đơn vị ở mức Level cho thấy:
ADF Unit Root Test của LNVNI :
ADF Tstatistic = |-2.149669| < Test Critical Value ở α = 1% là |-3.478189|, α =5% là |-2.882433|, α =10% là |-2.577990| và Pvalue = 0.2259 > α = 5%
ADF Unit Root Test của LNIP
ADF Tstatistic = |-1.733308| < Test Critical Value ở α = 1% là |-4.023975|, α =5% là |-3.441777|, α =10% là |-3.145474| và Pvalue =0.7314 > α = 5%
ADF Unit Root Test của LNM2
ADF Tstatistic = |-2.047506| < Test Critical Value ở α = 1% là |-4.027463|, α =5% là |-3.443450|, α =10% là |-3.146455| và Pvalue =0.5698 > α = 5%
ADF Tstatistic = |-2.479435| < Test Critical Value ở α = 1% là |-4.024452|, α =5% là |-3.442006|, α =10% là |-3.145608| và Pvalue =0.3379 > α = 5%
Như vậy kiểm định ADF Root Test cho thấy giả thuyết Ho (chuỗi thời gian không dừng) không thể bị bác bỏ tại mức level, các chuỗi thời gian là không dừng ở mức Level, ta tiếp tục tiến hành kiểm định tính dừng ở sai phân bậc 1
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở sai phân bậc 1 (1st difference):
ADF Unit Root Test của LNVNI :
ADF Tstatistic = |-3.354560| < Test Critical Value ở α = 1% là |-3.480038|, nhưng lớn hơn Test Critical Value ở α =5% là |-2.883239|, và α =10% là |-2.578420| và Pvalue = 0.0144 < α = 5%
ADF Unit Root Test của LNIP
ADF Tstatistic = |-6.186891| > Test Critical Value ở α = 1% là |-4.026942|, α =5% là |-3.443201|, α =10% là |-3.146309| và Pvalue =0.0000 < α = 5%
ADF Unit Root Test của LNM2
ADF Tstatistic = |-2.801879| < Test Critical Value ở α = 1% là |-4.027959|, α =5% là |-3.443704|, α =10% là |-3.146604| và Pvalue =0.1993 > α = 5%
ADF Unit Root Test của LNOP
ADF Tstatistic = |-6.066165| > Test Critical Value ở α = 1% là |-4.024452|, α =5% là |-3.442006|, α =10% là |-3.145608| và Pvalue =0.0000 < α = 5%
Kết quả kiểm định ở sai phân bậc 1 cho thấy giả thuyết Ho (các chuỗi thời gian không dừng) ở các chuỗi LNVNI, LNIP, LNOP bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%, nên các chuỗi này là dừng, và chuỗi LNM2 là không dừng. Ta tiếp tục kiểm định sai phân bậc 2 cho chuỗi LNM2.
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ở sai phân bậc 2 (2st difference):
ADF Unit Root Test của LNM2
ADF Tstatistic = |-8.377832| > Test Critical Value ở α = 1% là |-4.027463|, α =5% là |-3.443450|, α =10% là |-3.146455| và Pvalue =0.0000 < α = 5%
Như vậy, từ lúc này trở đi dữ liệu chuỗi thời gian của bốn biến (LNVNI, LNIP, LNM2, LNOP) đã đáp ứng được yêu cầu của chuỗi thời gian không dừng cho kiểm tra đồng tích hợp. Kỹ thuật kiểm định đồng tích hợp của Johansen sẽ được áp dụng để xác định đồng tích hợp và thiết lập mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
2.2.2.3 Xác định độ trễ và đồng liên kết Xác định độ trễ mơ hình Xác định độ trễ mơ hình
Trước khi thực hiện phân tích đồng tích hợp, nghiên cứu thực hiện xác định độ trễ thích hợp (lag) cho tất cả các biến. Để xác định độ trễ cho các biến, luận văn áp dụng tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria). Từ kết quả kiểm định ở Phụ lục 8 cho thấy độ trễ thích hợp là 3 (xem chi tiết tại Phụ lục 8)
Bảng 2.6. Xác định độ trễ của mơ hình
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -56.84744 NA 2.75e-05 0.851013 0.933890 0.884690 1 856.4272 1762.684 9.76e-11 -11.69828 -11.28390* -11.5299 2 891.0429 64.87418 7.53e-11 -11.95864 -11.2128 -11.65555* 3 907.1765 29.33372* 7.53e-11* -11.96051* -10.8831 -11.5227 4 919.1526 21.10475 7.98e-11 -11.90423 -10.4953 -11.3317 5 926.0147 11.70880 9.11e-11 -11.77643 -10.036 -11.0692 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
Nguồn: Tác giả
Xác định đồng kiên kết
Nghiên cứu sử dụng giá trị kiểm định thống kê “ Trace value- Trace statistic” và “Maximum Eigen value” để kiểm tra đồng liên kết và có kết quả như sau (chi tiết tại Phụ lục 9):
Bảng 2.7. Kết quả kiểm định đồng liên kết
Sample (adjusted): 2001M06 2013M04 Included observations: 143 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: LNVNI LNIP LNM2 LNOP
Lags interval (in first differences): 1 to 4
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic
0.05 Critical Value Prob.** None * 0.228511 58.21531 47.85613 0.0040 At most 1 0.076633 21.11647 29.79707 0.3504 At most 2 0.061819 9.715254 15.49471 0.3033 At most 3 0.004118 0.590132 3.841466 0.4424
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue
Max-Eigen Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.228511 37.09884 27.58434 0.0022 At most 1 0.076633 11.40122 21.13162 0.6073 At most 2 0.061819 9.125122 14.26460 0.2759 At most 3 0.004118 0.590132 3.841466 0.4424 Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Nguồn: Tác giả
Từ kết quả trong bảng 7 cho thấy cả hai kiểm định Johansen and Juselius (1990), kiểm định vết của ma trận (Trace) và kiểm định giá trị riêng cực đại của ma trận (Maximum eigen value) đều bác bỏ giả thiết Ho (không tồn tại vecto đồng liên kết) và khẳng định tồn tại một vecto đồng liên kết ở mức ý nghĩa 0.05. Điều này khẳng định có mối quan hệ dài hạn (đồng liên kết) giữa các biến nghiên cứu.
Sau khi xem xét dấu hiệu hệ số của mỗi biến kinh tế vĩ mơ, chiều tác động của mỗi biến có phù hợp với cơ sở lý thuyết trong chương 1 và ý nghĩa thống kê t (t- statistic) nghiên cứu tiến hành chạy VECM cho mơ hình và chọn vecto đồng tích hợp phù hợp nhất (vecto u).
Từ vecto đồng tích hợp được chọn, luận văn biến đổi sang dạng phương trình đồng tích hợp hay mơ hình mơ tả sự tác động của các biến vĩ mô lên chỉ số VN- INDEX của thị trường chứng khoán Việt Nam.
2.2.2.4 Xác định mơ hình quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu
Từ các kết quả trên và phụ lục 10 (xem chi tiết ở Phụ lục 10), luận văn xác định vecto đồng tích hợp tối ưu nhất có dạng:
Vecto u[1.000000, 26.31404, -10.78964, -6.235267, -113.4247]
Từ vecto trên, ta có mơ hình mơ tả ảnh hưởng của các biến LNIP, LNM2 và LNOP đến LNVNI theo mơ hình chung:
D(LNVNI)=0.005654[-113,4247+LNVNI(-1)+26.31404LNIP(-1)– (4.31704) [6.09539] - 10.78964LNM2(-1) – 6.235267LNOP(-1)] + 0.493862D[LNVNI(-1)] (3.1) (1.95372) (1.03937) (0.08739) [-5.52262] [-5.99909] [5.65119]
Trong đó giá trị ghi trong ngoặc tròn là sai số chuẩn và giá trị ghi trong ngoặc vuông là giá trị thống kê t
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số của mơ hình
Nghiên cứu sử dụng giá trị thống kê t ( t-statistic ) để kiểm định xem biến độc lập có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không. Với mức ý nghĩa cho trước ( = 1%, 3%, 5%, 7%, 9%, 11%, 13%, 15% ) và k là số biến trong mơ hình ( 3.1 ) : j 0 , 1, 2, 3,... c j t j k se (t-statistic)
Luật quyết định : tc t n k ,/ 2, bác bỏ giả thiết H0 (j 0) và chấp nhận giả thiết H1J 0. Nghiên cứu sử dụng hàm TINV (, k) trong hàm Excel với là mức ý nghĩa và k là bậc tự do để tính ra giá trị t.
Kết quả mơ hình (3.1) cho biết giá trị thống kê t hay tc(t-statistic) của biến LNIP là [ 6.09539], biến LNM2 là [ -5.52262], biến LNOP là [-5.99909] và biến D[LNVNI(-1)] là [5.65119], trong khi đó hàm TINV (1%, 144) ở mức ý nghĩa 1% cho giá trị t = 2.610402. Với kết quả này cho thấy các hệ số của mơ hình (3.1) đều có ý nghĩa thống kê hay các biến sản lượng công nghiệp, cung tiền và giá dầu có ảnh hưởng đến biến VN-INDEX trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong dài hạn với độ tin cậy là 99%. Trong khi đó VN-Index chịu tác động trong ngắn hạn bởi chính nó ở độ trễ 1 thời kỳ.
Tóm lại, mơ hình đã chỉ ra trong dài hạn các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, trong đó sản lượng cơng nghiệp, đại diện cho nhân tố hoạt động kinh tế thực tác động cùng chiều, giá dầu tác động ngược chiều theo đúng như kỳ vọng của lý thuyết nghiên cứu, trong khi cung tiền tác động ngược chiều, trái với kỳ vọng ban đầu.
2.2.3 Kết quả nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu ảnh hưởng của các biến vĩ mô đến VN-Index của thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 1 năm 2001 đến tháng 04 năm 2013 là ổn định với các biến giải thích đều có ý nghĩa.
Kết quả ước lượng mơ hình trong dài hạn:
LNVNI(-1)=-113,4247+26.31404LNIP(-1)-10.78964LNM2(-1)-6.235267LNOP(-1) (4.31704) (1.95372) (1.03937) [6.09539] [-5.52262] [-5.99909]
Tóm lại, kết quả của mơ hình VECM cho thấy: trong dài hạn khi các nhân tố khác không đổi, tại Việt Nam :
Sản lượng công nghiệp tương quan dương với TTCK (+) và có tác động mạnh nhất lên chỉ số giá VNIndex : Khi sản lượng cơng nghiệp tăng 1%/ tháng thì
chỉ số VN-Index tăng 26.31404%. Kết quả này tương tự những nghiên cứu trước và phù hợp với thực tế VN. Bởi GDP đại diện cho đà tăng trưởng và triển vọng kinh tế của đất nước trong dài hạn. Khi sản lượng công nghiệp tăng, nền kinh tế đang trong quá trình tăng trưởng, các triển vọng đầu tư khả quan, các doanh nghiệp có nhiều khả năng kinh doanh sinh lợi cao, hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định và tăng trưởng, giá trị doanh nghiệp được kỳ vọng sẽ tăng lên, và lợi nhuận kỳ vọng từ thị trường chứng khoán sẽ thu hút các dòng vốn đầu tư vào thị trường.
Bên cạnh đó, khi nền kinh tế tăng trưởng, nhu cầu huy động vốn qua kênh thị trường chứng khoán của các doanh nghiệp cũng gia tăng nhằm đáp ứng nhu cầu mở rộng hoạt động, vì vậy số lượng cơng ty niêm yết lên sàn để huy động vốn gia tăng, lượng hàng hóa và sản phẩm trên thị trường chứng khốn trở nên đa dạng hơn, vì thế chứng khoán trên thị trường cũng hấp dẫn hơn. Điều đó thể hiện qua giai đoạn tăng trưởng bùng nổ của thị trường chứng khoán từ 2006, khi nền kinh tế liên tục đạt được các chỉ tiêu tăng trưởng cao, GDP tăng từ năm 2006, tiếp tục tăng trưởng ấn tượng vào năm 2007 cho đến khi bắt đầu chậm lại vào năm 2009. Trong thời gian đó các doanh nghiệp ồ ạt niêm yết trên thị trường, thu hút mạnh dòng tiền đầu tư vào các doanh nghiệp cho cả mục đích đầu tư và đầu cơ cổ phiếu. Lượng hàng
hóa gia tăng nhanh chóng, và thúc đẩy thị trường chứng khốn tăng trưởng. Khi nền kinh tế thế giới rơi vào suy thoái năm 2008, nền kinh tế Việt Nam cũng không tránh khỏi tác động, GDP tăng chậm lại từ năm 2009 và tiếp tục đà tăng trưởng thấp trong những năm tiếp theo, khi mà mục tiêu của chính phủ là ổn định nền kinh tế vĩ mơ, tăng cường ngăn chặn và phịng ngừa lạm phát, thắt chặt tiền tệ, khiến tình hình sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp trở nên khó khăn, dòng tiền đầu tư vào thị trường chứng khốn theo đó cũng giảm sút, và thị trường chứng khốn cũng đã có một giai đoạn suy giảm tương ứng.
Giá dầu thế giới có tương quan âm với thị trường chứng khoán: Khi giá
dầu tăng 1% thì chỉ số VN-Index giảm 6.235267%. Theo lý thuyết, mối tương quan giữa giá dầu với thị trường chứng khốn có thể là dương hoặc âm, sẽ có mối tương quan thuận (+) giữa giá dầu với giá chứng khoán trong các nước xuất khẩu dầu mỏ nhưng lại có mối tương quan nghịch (-) đối với những nước nhập khẩu dầu mỏ. Trong khi Việt Nam là một quốc gia xuât khẩu dầu thô và nhập về các sản phẩm dầu tinh chế, nên việc tương quan âm với thị trường chứng khoán là tương đối hợp lý.
Việc tăng giá xăng dầu không chỉ ảnh hưởng đến các hoạt động sản xuất của các doanh nghiệp, đặc biệt là các ngành phụ thuộc nhiều vào các nguyên liệu đầu vào là xăng dầu như logistic, giao thông vận tải, khai thác…. Giá xăng dầu tăng còn ảnh hưởng đến giá mặt bằng chung của nền kinh tế, kéo theo sự gia tăng của các sản phẩm tiêu dùng, đầu vào nguyên vật liệu của các ngành sản xuất và tiêu dùng khác. Nguy cơ lạm phát hồn tồn có thể xảy ra nếu giá xăng dầu tiếp tục leo thang, đời sống nhân dân trở nên khó khăn và họ sẽ có xu hướng tiết kiệm chi tiêu và đầu tư. Năm 2007 khi giá dầu gia tăng đột biến từ khoảng 60USD/1 thùng lên đến hơn 130 USD/ thùng vào cuối năm 2007, cũng đã tác động đến nên kinh tế, khiến cho thị trường chứng khoán trở nên lao đao trong những năm tiếp theo, mặc dù trong năm 2008 giá dầu có đợt suy giảm nhưng trở lại đà tăng vào năm 2009, cùng với tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008 khiến cho thị trường chứng khoán chỉ hồi phục nhẹ và dao động trong biên độ thấp ở những năm tiếp theo.