Chương 3: Mô hình đánh giá tác động của thị trường tiền mã hóa đến lợi tức trên thị trường chứng khoán tại khu vực ASEAN
3.2. Kết quả nghiên cứu
3.2.2. Kết quả kiểm định
● Kiểm định Hausman
Nhóm nghiên cứu tiến hành sử dụng một biến phụ thuộc “Stock return” và 8 biến độc lập là “CrytoReturn”, “Volume”,“ Trade %GDP”, “CPI”, “ m2”, “Interest rate”, “Oil” và “ GDP per capita” để đánh giá tác động của thị trường tiền mã hóa đến
45
thị trường chứng khoán ở khu vực ASEAN. Nhóm sẽ chia làm hai mô hình để thể hiện sự tác động của biến Crypto Return và biến Volume lên biến Stock Return.
Nhóm nghiên cứu tiến hành thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn ra mô hình phù hợp. Giá trị p-value thu được > 5% ta chấp nhận giả thiết H0 và lựa chọn mô hình REM.
● Kết quả của hồi quy mô hình
Bảng 3.2: Kết quả hồi quy mô hình với 2 biến Crypto return và Volume
Mô hình với Crypto Return Mô hình với Volume
S1 S2 S3 S1 S2 S3
Crypto Return 2.107 ***
(0.488)
1.468***
(0.316)
Volume 0.108***
(0.0222)
0.085***
(0.024)
Trade%GDP 0.091***
( 0.024)
0.101***
(0.025)
0.091***
(0.024)
0.101***
(0.025)
cpi -0.1240.847
(0.642)
0. 3350.590 ( 0.622)
0. 0570.926 (0.618)
0. 3350.590 ( 0.622)
m2 -0.130**
(0.051)
-0.151***
(0.058)
-0.128**
(0.052)
-0.151***
(0.058)
Interest rate -1.709*
(0.945)
-2.377**
(1.026)
-1.751*
(0.986)
-2.377**
(1.026)
Oil -6.696**
(3.004)
-4.9210.116 (3.134)
-7.329**
(2.865)
-4.9210.116 (3.134)
GDP per capita -8.655***
(1.478)
-8.974***
(1.603)
-8.536***
(1.390)
-8.974***
(1.603)
46
R-Squared 13.78 55.1 48.88 12.5 56.83 48.88
Number of Obs 49 40 40 49 40 40
Nhóm tiến hành kiểm định REM hai mô hình chứa Crypto Return và Volume, với 40 giá trị quan sát thu thập được hợp lệ (Number of obs = 40). Giá trị R-squared của mô hình chứa biến Crypto Return = 0.551 chứng tỏ các biến độc lập giải thích được 55.1% sự biến động của biến phụ thuộc. Trong khi đó giá trị R-squared của mô hình chứa biến Volume = 0.5683 chứng tỏ các biến độc lập giải thích được 56.83% sự biến động của biến phụ thuộc. Từ đó nhóm xây dựng phương trình của mô hình với Crypto Return và mô hình với Volume.
Stock return = 85.9199 + 1.4678CrytoReturn + 0.0906Trade%GDP - 0.1237cpi - 0.1299m2 -1.7088 InterestRate -6.6956Oil -8.655 GDPpercapita
Stock return = 85.297 + 0.085 Volume + 0.0906 Trade%GDP + 0.0571 cpi - 0.1285 m2 -1.7507 Interest rate -7.3289 Oil -8.5356 GDPpercapita
Từ kết quả của các mô hình nhóm tác giả đưa ra kết luận 2 biến độc lập chính là Crypto Return và Volume đều có tác động cùng chiều so với biến Stock Return. Khi lợi nhuận mà tiền mã hóa tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán sẽ biến động tăng lên là 1.4678%. Việc lợi tức của tiền mã hóa tăng ảnh hưởng tích cực đến lợi tức của thị trường thị chứng khoán sẽ giúp các nhà đầu tư có xu hướng đa dạng hóa danh mục đầu tư gia tăng lợi nhuận đồng thời cung giảm bớt sự rủi ro. Ngoài ra khi khối lượng giao dịch tiền mã hóa tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán cũng sẽ tăng lên 0.086%. Tại các nước thuộc khu vực ASEAN, tiền mã hóa chưa được hợp pháp hóa trong việc sử dụng như một phương thức thanh toán chính thức dẫn đến việc tỉ lệ khối lượng giao dịch tiền mã hóa không có nhiều sự tác động đến thị trường chứng khoán.
Dựa vào mô hình S1 với biến độc lập là CryptoReturn, nhóm đưa ra kết luận rằng khi không có các biến độc lập kiểm soát khác thì lợi tức của thị trường tiền mã hóa tăng 1%
thì lợi tức của thị trường chứng khoán tăng 2.107%. Đồng thời trong mô hình S1 được nêu ở trên, biến CryptoReturn giải thích được 13.78% sự biến động của lợi tức thị trường chứng khoán. Tương tự với mô hình S1 của biến Volume, với điều kiện không có các biến độc lập kiểm soát còn lại, khi khối lượng giao dịch trên thị trường tiền mã hóa tăng
47
1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán tăng ở mức 0.108% và biến Volume giải thích được 12.5% sự biến động của lợi tức thị trường chứng khoán.
Bên cạnh hai biến độc lập chính liên quan đến tiền mã hóa thì biến Trade%GDP cũng có tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc Stock Return. Khi tỷ lệ thương mại trên GDP (Trade%GDP) tăng 1% thì lợi tức thị trường chứng khoán cũng tăng 0.091%. Đối với mô hình không có sự xuất hiện của các biến liên quan đến tiền mã hóa thì sự tác động của tỷ lệ thương mại trên GDP lên lợi tức của thị trường chứng khoán rõ rệt hơn khi Trade%GDP tăng lên 1% thì Stock Return tăng lên 0,101%. Tỷ lệ thương mại trên GDP là một chỉ số đánh giá tầm quan trọng tương đối của thương mại quốc tế trong nền kinh tế của một quốc gia. Vì vậy nên khi tỷ lệ thương mại này tăng cũng đánh giá được nền kinh tế của quốc gia đó đang phát triển. Nền kinh tế phát triển bền vững là một nền móng vững chắc cho sự phát triển các lĩnh vực đầu tư khác trong khu vực trong đó có thị trường chứng khoán.
Tỷ lệ lạm phát cũng có tác động lên lợi tức thị trường chứng khoán. Nhóm tác giả tiến hành kiểm định biến lạm phát trong hai mô hình thì tỷ lệ lạm phát có cả tác động cùng chiều và ngược chiều lên lợi tức của thị trường chứng khoán. Trong mô hình chứa biến Crypto, khi tỷ lệ lạm phát tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán sẽ giảm 0,124%. Lý do là bởi khi lạm phát tăng cao, lãi suất sẽ được điều chỉnh để ổn định nền kinh tế, điều này khiến cho các nhà đầu tư có xu hướng gửi tiền với lãi suất cao và không có rủi ro thay vì đầu tư vào thị trường chứng khoán- nơi có rủi ro tương đối. Tuy nhiên đối với mô hình Volume thì khi tỷ lệ lạm phát tăng lên 1% sẽ giúp lợi tức của thị trường chứng khoán tăng 0.057%. Bởi khi lạm phát tăng cao sẽ giúp các công ty xuất khẩu sẽ xuất khẩu được nhiều hơn và tối ưu hóa lợi nhuận, điều này sẽ giúp giá cổ phiếu của các công ty có xu hướng tăng lên vì vậy sẽ có ảnh hưởng một phần tích cực đến lợi tức của thị trường chứng khoán. Trong mô hình không có sự xuất hiện của 2 biến là Crypto Return và Volume thì sự tác động của lạm phát lên lợi tức thị trường chứng khoán là cùng chiều và mức độ tác động là rõ rệt hơn. Khi CPI tăng lên 1% thì Stock Return cũng sẽ tăng 0.335%. Điều này lý giải rằng đây là giai đoạn chính phủ đang cung tiền để kích thích hoạt động sản xuất kinh doanh. Việc thúc đẩy sản xuất sẽ làm giúp cho kinh tế đất nước phát triển và sẽ ảnh hưởng tích cực lên thị trường chứng khoán.
Bên cạnh đó các biến còn lại trong mô hình như m2, Interest rate, Oil, GDP per capita đều có tác động ngược chiều lên biến phụ thuộc Stock Return. Đối với biến tỷ lệ cung
48
tiền của quốc gia, khi tỷ lệ cung tiền tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán giảm 0,13% trong cả 2 mô hình mà nhóm tiến hành kiểm tra. Lý do là bởi khi lượng cung tiền tăng quá nhiều sẽ khiến thị trường rơi vào tình trạng lạm phát và khi lạm phát càng cao Chính phủ sẽ thực hiện chính sách thắt chặt để giảm bớt lượng tiền lưu thông ngoài xã hội bằng cách phát hành trái phiếu chính phủ hoặc tăng lãi suất. Việc tăng lãi suất giúp cho các nhà đầu tư không mạo hiểm đầu tư vào thị trường chứng khoán dù lợi nhuận cao hơn nhưng theo kèm đó cũng là tỷ lệ rủi ro cao, họ sẽ gửi tiền tiết kiệm với lãi suất mà chính phủ đưa ra và tỷ lệ rủi ro là không có. Điều này cũng giải thích lý do vì sao cung tiền và lãi suất lại có tác động ngược chiều so với lợi tức thị trường chứng khoán. Theo kết quả kiểm tra khi lãi suất tăng 1% sẽ làm cho lợi tức của thị trường chứng khoán giảm tới 1,709% và 1,751% tương ứng với 2 mô hình chứa biến Crypto Return và Volume. Bên cạnh đó nhóm cũng tiến hành kiểm tra sự tác động của tỷ lệ cung tiền m2 cũng như lãi suất lên lợi tức của thị trường chứng khoán trong điều kiện không có sự xuất hiện của các yếu tố tiền mã hóa, kết quả cho thấy sự tác động của tỷ lệ cung tiền cũng như lãi suất có tác động rõ ràng hơn. Khi tỷ lệ cung tiền tăng lên 1% sẽ làm cho lợi tức của thị trường chứng khoán giảm 0.151%, trong khi đó khi lãi suất tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán sẽ giảm 2.377%. Kết quả cho thấy lợi tức thị trường chứng khoán bị ảnh hưởng rất nhiều từ chính sách cung tiền của quốc gia cũng như việc điều chỉnh lãi suất thị trường.
Lợi tức của thị trường chứng khoán còn bị ảnh hưởng bởi tốc độ tăng trưởng giá dầu.
Đối với mô hình chứa biến lợi tức của thị trường tiền mã hóa, khi tốc độ tăng trưởng giá dầu tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán giảm tới 6.696%, trong khi đó với mô hình chứa biến tốc độ tăng trưởng hàng năm của khối lượng giao dịch thị trường tiền mã hóa thì lợi tức của thị trường chứng khoán giảm tới 7.329%. Trong khi đó khi không có sự xuất hiện của các yếu tố tiền mã hóa thì sự tác động của tốc độ tăng trưởng giá dầu lại ảnh hưởng nhẹ hơn so với lợi tức của thị trường chứng khoán. Khi tốc độ tăng trưởng giá dầu tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán sẽ giảm 4.921%.
Mặc dù giảm nhưng tác động của giá dầu đối với thị trường chứng khoán là rất mạnh mẽ. Sự ảnh hưởng tiêu cực rõ rệt này là do các nước khu vực ASEAN là các quốc gia nhập khẩu dầu. Vì vậy khi giá dầu tăng sẽ khiến cho các giá nhập khẩu dầu cũng tăng, khi giá đầu vào tăng dẫn đến giá bán trong nước cũng sẽ có xu hướng tăng và tăng mạnh hơn so với giá nhập. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập của các nhà đầu tư.
49
GDP bình quân đầu người cũng là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến lợi tức của thị trường chứng khoán. Trong mô hình với biến độc lập là Crypto Return thì khi GDP per capita tăng 1% thì lợi tức của Stock Return sẽ giảm 8.655%, trong khi đó với mô hình có biến độc lập là Volume thì khi GDP bình quân đầu người tăng 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán sẽ giảm 8.536%. Đối với mô hình không có sự xuất hiện của Crypto Return và Volume thì GDP per capita cũng có tác động gần như tương tự đối với Stock Return. Việc GDP bình quân đầu người có tác động ngược chiều so với lợi tức của thị trường chứng khoán là do trong ngắn hạn người dân sẽ có xu hướng chi tiêu cho những đồ dùng cần thiết hơn là đi đầu tư. Ngoài ra theo Jay R. Ritter - tác giả của bài viết “Economic growth and equity returns” thì mối tương quan nghịch giữa lợi tức cổ phiếu thực và tăng trưởng GDP bình quân đầu người là do các thị trường có xu hướng ấn định P / E cao hơn và bội số giữa giá trên cổ tức khi tăng trưởng kinh tế dự kiến cao, điều này có tác động làm giảm lợi nhuận thực hiện vì các nhà đầu tư phải cam kết nhiều vốn hơn để nhận được cùng một mức cổ tức.
● Kiểm định tính ổn định
Để kiểm tra tính ổn định trong mô hình nhóm tiến hành kiểm định giả thuyết về sự phụ thuộc giữa các quan sát chéo trong dữ liệu bảng (Cross-Sectional Dependence – CD Test) được sử dụng để kiểm tra xem các phần dư có tương quan giữa các thực thể hay không. Nhóm tác giả tiến hành kiểm tra khuyết tật và thu được Giá trị P = 0.2488 >0.05 trong mô hình chứa biến Crypto Return và giá trị P = 0.5614 >0.05 trong mô hình chứa biến Volume vì vậy mô hình mà nhóm tác giả để cử không phụ thuộc vào mặt cắt ngang vì vậy các mô hình mà nhóm nhóm nghiên cứu để cử không phụ thuộc giữa các quan sát chéo trong dữ liệu.
Với hiện tượng phương sai sai số, nhóm đã tiến hành hồi quy mô hình với phương pháp REM- Robust để kiểm soát khuyết tật này. Vì vậy kết quả mà mô hình sau khi nhóm kiểm tra hoàn toàn chính xác và không bị khuyết tật này làm ảnh hưởng.
Ngoài ra, mối quan hệ tương quan chuỗi làm cho sai số chuẩn của các hệ số nhỏ hơn thực tế và giá trị R-squared cao hơn. Nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định Lagram- Multiplier cho mối tương quan chuỗi. Giá trị null không có tương quan nối tiếp, sau khi kiểm định nhóm thu được giá trị P = 0.4162 > 0.05 đối với mô hình có biến Crypto Return và giá trị P = 0.3673 > 0.05 trong mô hình có biến Volume vì vậy nhóm tác giả
50
không bác bỏ giá trị rỗng và kết luận dữ liệu không có tự tương quan bậc nhất trong các mô hình mà nhóm đề xuất.
● Kiểm định tính vững
Bên cạnh tính ổn định, nhóm cũng tiến hành kiểm tra tính vững trong mô hình bằng cách kiểm tra vấn đề nội sinh trong mô hình. Nhóm sử dụng các biến trễ của các biến độc lập để kiểm soát hiện tượng nội sinh trong các mô hình. Sau khi kiểm tra nhóm tác giả thu được kết quả mô hình với biến độc lập chính là Crypto Return với R-squared là 39,19%. Ngoài ra sự tác động của lợi tức của thị trường tiền mã hóa lên thị trường chứng khoán là rõ ràng hơn so với trước khi chạy kiểm tra vấn đề nội sinh. Với kết quả trên, khi lợi tức của thị trường tiền mã hóa tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán tăng lên hơn 2,56% và ngược lại. Trong khi đó R-squared của mô hình chứa biến Volume là 29,47%. Tuy nhiên khác với biến lợi tức của thị trường tiền mã hóa, khi chạy mô hình kiểm soát khuyết tật mặc dù sự tác động của Volume lên Stock return vẫn là cùng chiều nhưng mức độ tác động của Volume lên lợi tức thị trường chứng khoán lại giảm tuy không giảm mạnh. Khi tỷ lệ trao đổi tiền mã hóa tăng lên 1% thì lợi tức của thị trường chứng khoán chỉ tăng 0.08% và ngược lại.