4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 1. Thực hiện thống kê mẫu
4.1.2. Thực hiện các phép kiểm định sơ bộ
4.1.2.1. Kiểm định tính dừng.
Để thực hiện hồi quy mô hình có dữ liệu chuỗi thời gian đòi hỏi các chuỗi dữ liệu phải có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian, do đó phải kiểm định tính dừng. Vì một chuỗi dữliệu theo thời gian có tính dừng là chuỗi dữliệu có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian. Kiểm định tính dừng của các chuỗi qua phép kiểm định Unit-Root Test, độ trễ được chọn theo phương pháp Schwarz Info Criterion. Nếu chuỗi số liệu không dừng thì sẽlấy sai phân (có thể là sai phân bậc 1, sai phân bậc 2… đến khi nào có được chuỗi dừng.
Với giảthiết kiểm định:
H0: chuỗi dữliệu không dừng.
H1: chuỗi dữliệu dừng.
Hệsố=0.05
4.1.2.1.1. Các chuỗi dữliệu theo tháng:
Nghiên cứu thực hiện kiểm định tính dừng lần lượt của các chuỗi sau: các chuỗi lợi nhuận chứng khoán, chuỗi chỉ số niềm tin tiêu dùng, số liệu lạm phát chỉ số giá, chuỗi số liệu tăng trưởng sản lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi tỷsuất cổtức, chuỗi lãi suất 6 tháng.
Dựa vào hệsốP-value của kiểm định, chúng ta thấy rằng P-value của các chuỗi lợi nhuận toàn thị trường, lợi nhuận nhóm chứng khoán vốn hóa nhỏ và lợi nhuận chứng khoán tăng trưởng nhỏ hơn hệ số (5%), nên giả thiết H0 bị bác bỏ, vậy những chuỗi này dừng. Trong khi đó P-value của niềm tin tiêu dùng, lạm phát chỉ
số giá, tăng trưởng sản lượng công nghiệp, tỷsuất cổtức, chênh lệch lãi suất và lãi suất 6 tháng có giá trị lớn hơn hệ số , do đó, giả thiết H0 được chấp nhận, các chuỗi dữ liệu này không dừng. Chính vì vậy, chúng ta phải tiếp tục kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 1 của các chuỗi này.
Khi thực hiện kiểm định tính dừng của sai phân bậc 1 các chuỗi niềm tin tiêu dùng, lạm phát chỉ số giá, tăng trưởng sản lượng công nghiệp, tỷ suất cổ tức, chênh lệch lãi suất trái phiếu và lãi suất 6 tháng, chúng ta có kết quả như sau: giá trị P-value cho thấy rằng sai phân bậc 1 của các biến niềm tin tiêu dùng, lạm phát chỉ số giá, tăng trưởng sản lượng công nghiệp, tỷsuất cổtức, chênh lệch lãi suất và lãi suất 6 tháng có giá trị nhỏ hơn hệsố , dođó, giả thiết H0 bị bác bỏ, và giảthiết H1 được chấp nhận, vậy sai phân bậc 1 các chuỗi dữliệu này dừng.
Vậy chuỗi dữ liệu các biến phụ thuộc của mô hình dựa trên dữ liệu theo tháng thì dừng, còn các chuỗi dữliệu của biến độc lập và biến kiểm soát thì có sai phân bậc 1 dừng.
4.1.2.1.2. Kiểm định tính dừng các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bìnhdi động 6 tháng.
Thực hiện kiểm định tính dừng cho tất cả các chuỗi dữ liệu, gồm các chuỗi lợi nhuận chứng khoán, niềm tin tiêu dùng, số liệu lạm phát chỉ số giá, chuỗi số liệu tăng trưởng sản lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi lợi
Tiếp tục, kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 1 các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bình di động 6 tháng: Chuỗi lợi nhuận chứng khoán, chuỗi niềm tin tiêu dùng, số liệu lạm phát chỉ số giá, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi tỷ suất cổ tức, chuỗi lãi suất 6 tháng. Theo kết quả thực hiện kiểm định, chỉ có sai phân bậc 1 của chuỗi lợi nhuận chứng khoán toàn thị trường, lợi nhuận chứng khoán vốn hóa thấp và lợi nhuận chứng khoán tăng trưởng là dừng vì
có giá trị P-value nhỏ hơn , suy ra giả thiết H0 bị bác bỏ, giả thiết H1 được chấp nhận. Trong khi đó, giá trị P-value của sai phân bậc 1 các chuỗi niềm tin tiêu dùng, lạm phát chỉ số giá, tỷ suất cổ tức, chênh lệch lãi suất và lãi suất 6 tháng đều lớn hơn giá trịhệsố, dẫn đến giảthiết H0 được chấp nhận, tức là các chuỗi này không dừng. Do đó, tiếp tục kiểm định tính dừng của sai phân bậc 2 các chuỗi này.
Kết quả thực hiện kiểm định tính dừng của sai phân bậc 2 các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bình di động 6 tháng (niềm tin tiêu dùng,
sốliệu lạm phát chỉsốgiá, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi tỷsuất cổtức, chuỗi lãi suất 6 tháng) cho thấy: tất cảgiá trị P-value đều có giá trịnhỏ hơn 0.05, do
đó giảthiết H0 bị bác bỏ, nên các sai phân bậc 2 của các chuỗi này đều dừng.
4.1.2.1.3. Kiểm tra tính dừng các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bìnhdi động 12 tháng:
Thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi lợi nhuận chứng khoán, chuỗi niềm tin tiêu dùng, số liệu lạm phát chỉ sốgiá, chuỗi số liệu tăng trưởng sản lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi lợi suất cổ tức, chuỗi lãi suất 6 tháng. Theo bảng kết quả kiểm định, nhìn vào giá trị P-value của tất cả các chuỗi, chúng ta thấy rằng các giá trị P-value đều lớn hơn 0.05, trừ P-value của nhóm dữ liệu lãi suất 6 tháng, vì vậy, chỉ có chuỗi lãi suất 6 tháng dừng, các chuỗi khác đều
là những chuỗi không dừng. Dođó, phải kiểm định tính dừng của sai phân bậc 1 các chuỗi này.
Sau khi thực hiện kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 1 các chuỗi sốliệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bình di động 12 tháng (chuỗi lợi nhuận chứng khoán, niềm tin tiêu dùng, sốliệu lạm phát chỉ số giá, chuỗi sốliệu tăng trưởng sản
lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi lợi suất cổ tức) cho thấy chỉ có sai phân bậc 1 của chuỗi lợi nhuận toàn thị trường, lợi nhuận chứng khoán giá trị thấp và lợi nhuận chứng khoán tăng trưởng là dừng, vì các chuỗi này
có giá trị P-value nhỏ hơn, giảthiết H0 bịbác bỏ, giảthiết H1 được chấp nhận, giả thiết sai phân bậc 1 các chuỗi này là những chuỗi dừng được chấp nhận. Trong khi
đó, 5 chuỗi còn lại đều có giá trị P-value lớn hơn nên chấp nhận giả thiết H0, sai phân bậc 1 các chuỗi này không dừng. Vì vậy, phải kiểm định tính dừng của sai phân bậc 2 các chuỗi số liệu nhiềm tin tiêu dùng, lạm phát chỉ số giá, tăng trưởng sản lượng công nghiệp, tỷsuất cổtức, chênh lệch lãi suất.
Tiếp tục, nghiên cứu kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 2 các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bình di động 12 tháng: sốliệu lạm phát chỉ
số giá, niềm tin tiêu dùng, chuỗi số liệu tăng trưởng sản lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi lợi suất cổtức. Sau khi kiểm định tính dừng của sai phân bậc 2 các chuỗi còn lại, kết quảcho thấy tất cảsai phân bậc 2 của các chuỗi này để dừng vì đều có giá trị P-value nhỏ hơn 0.05, giả thiết H0 bị bác bỏ, những chuỗi này là những chuỗi dừng.
4.1.2.1.4. Kiểm định tính dừng các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bìnhdi động 24 tháng:
Đối với dữliệu này, thực hiện kiểm định tính dừng các chuỗi sốliệu: các chuỗi lợi nhuận chứng khoán, niềm tin tiêu dùng, số liệu lạm phát chỉ số giá, chuỗi số liệu tăng trưởng sản lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi tỷ suất cổ tức, chuỗi lãi suất 6 tháng. Qua giá trị P- value của các phép kiểm định cho chúng ta thấy tất cảcác chuỗi sốliệu trên đều không dừng vì các P-value đều có giá
nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi tỷ suất cổ tức, chuỗi lãi suất 6 tháng. Kết quả cho thấy chỉ có 3 chuỗi dừng, đó là sai phân bậc 1 của lợi nhuận chứng khoán toàn thị trường, lợi nhuận chứng khoán vốn hóa nhỏ, lợi nhuận chứng khoán tăng trưởng, vì những chuỗi này có giá trị P-value nhỏ hơn 0.05, giảthiết H0
bị bác bỏ, chấp nhận giả thiết H1. Trong khi đó, sai phân bậc 1 các chuỗi niềm tin tiêu dùng, lạm phát chỉ số giá, tăng trưởng sản lượng công nghiệp, tỷ suất cổ tức, chênh lệch lãi suất và lãi suất 6 tháng là những chuỗi không dừng. Các chuỗi này không dừng là do có giá trị P-value lớn hơn 0.05 nên giả thiết H0 được chấp nhận.
Vì sai phân bậc 1 các chuỗi này không dừng nên chúng ta tiếp tục kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 2 các chuỗi này.
Kiểm tra tính dừng sai phân bậc 2 các chuỗi số liệu theo tháng được tính theo phương pháp trung bình di động 24 tháng: niềm tin tiêu dùng, số liệu lạm phát chỉ
số giá, chuỗi số liệu tăng trưởng sản lượng công nghiệp, chuỗi chênh lệch lãi suất trái phiếu, chuỗi lợi suất cổtức, chuỗi lãi suất 6 tháng. Sau khi thực hiện kiểm định các chuỗi sai phân bậc 2, giá trị tất cả các P-value đều nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy tất cảsai phân bậc 2 các chuỗi được kiểm định đều dừng, vì P-value nhỏ hơn nên giảthiết H0bịbác bỏ, giảthiết H1được chấp nhận.
Qua kết quảkiểm định tính dừng của dữliệu chúng ta thấy rằng đa sốcác chuỗi đều không dừng, mà dừng ở sai phân bậc 1, bậc 2. Chuỗi dữ liệu của tháng có nhiều chuỗi dừng nhất, đó là những chuỗi dữ liệu vềlợi nhuận chứng khoán. Một điều có thểthấy rõđó là chuỗi dữliệu của các biến kiểm soát thường dừng ở sai phân bậc 1
và bậc 2. Khi chuỗi đã không dừng thì phải hồi quy mô hình dựa trên những sai phân dừng của các chuỗi, điều này làm rất khó đểgiải thích mô hình.
4.1.2.2. Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các chuỗi trong mô hình thông qua kiểm định Granger- Causality Test của mô hình Var.
Để có thể kiểm định quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình thì bài nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình Var, sauđó thông qua bảng kết quảcủa mô hình Var
đểkiểm định nhân quảGranger.
Như trên phần kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ liệu, độ trễ được chọn theo phương pháp Schwarz Info Criterion, độ trễtối thiểu là 0 và độ trễ tối đa là 7. Độ trễ được chọn để hồi quy mô hình Var là độ trễ tối thiểu, tức là 0. Nhưng để kiểm định nhân quảtrong mô hình Var thìđộtrễtối thiểu phải là 1. Do đó, độtrễ 1 được chọn để hồi quy mô hình Var. Chuỗi dữ liệu hồi quy mô hình Var là chuỗi dữ liệu theo tháng.
Giảthiết kiểm định:
H0: chuỗi X không tác động nhân quả lên chuỗi Y (hoặc biến trễ bậc 1 của X không giải thích cho Y)
H1: chuỗi X có tác động nhân quả lên chuỗi Y (hoặc biến trễbậc 1 của X có thểgiải thích cho Y).
Hệsố=0.05 Bảng 4.2: Bảng kết quảkiểm định nhân quảGranger.
Kiểm định nhân quả Granger
P-value
Toàn thị trường
Chứng khoán vốn hóa nhỏ
Chứng khoán tăng trưởng Lợi nhuận ảnh hưởng đến niềm tin
tiêu dùng 0.6193 0.3821 0.9756
Niềm tin tiêu dùng ảnh hưởng đến
lợi nhuận 0.2929 0.6414 0.2983
(Nguồn: tổng hợp kết quảthực hiện trên Eviews 6)
Các giá trị P-value đều lớn hơn 0.05, do đó giả thiết H được chấp nhận, tức là các
kiểm định quan hệ nhân quảcó thể xác định liệu rằng niềm tin tiêu dùng trong quá khứ có giải thích được sự thay đổi lợi nhuận chứng khoán trong tương lai hay không. Lúc này, chúng ta sẽcó nhiều bằng chứng hơn cho việc xác định một nhân
tố đại diện phù hợp cho độ nhạy cảm nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.