CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.2. Kiểm định nghiệm đơn vị
Mục đích của phần này là kiểm tra tính dừng của các chuỗi thời gian nhằm tránh những rắc rối khi sử dụng dữ liệu trong các phân tích sau này do vấn đề hồi quy giả gây ra. Để kiểm tra tính dừng của số liệu, tác giả tập trung thực hiện các kiểm định chính thức theo phương pháp ADF, với độ trễ của các biến được lựa chọn dựa trên tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), các giả thuyết đặt ra cho mỗi biến là:
H0: = 0 (có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian không dừng).
H1: < 0 (không có nghiệm đơn vị - chuỗi thời gian dừng).
Kết quả của kiểm định nghiệm đơn vị bằng cách sử dụng phương pháp ADF được trình bày trong bảng 4.3 dưới đây.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm nghiệm đơn vị theo phương pháp có chặn
Biến số Kiểm định ADF
Level Sai phân bậc 1 (1st Difference) T statistics
(τ)
Test cricical
value
p- value
T statistics Test cricical
value
p-value
CPI 0.958334 -2.879494 0.9961 -6.783970 -2.879494 0.0000 IR 0.038982 -1.942818 0.6938 -11.84382 -1.942830 0.0000
47
M2 5.426522 -1.942818 1.0000 -10.34574 -1.942830 0.0000 OIL 0.604339 -1.942830 0.8459 -9.409377 -1.942830 0.0000 ER 3.078241 -1.942818 0.9995 -13.35600 -1.942830 0.0000 VIP 3.456934 -1.942843 0.9999 -16.19658 -1.942830 0.0000 VNI 0.420911 -1.942830 0.8032 -7.454051 -1.942830 0.0000 Ta thấy: với mức ý nghĩa 5%, tại mức Level, giá trị T statistic của tất cả các biến đều lớn hơn giá trị Test Cricical và mức sai phân bậc 1(1st Difference) giá trị T statistic của tất cả các biến đều nhỏ hơn giá trị Test Cricical tức là giả thiết H0 bị chấp nhận ở mức Level và bác bỏ ở mức sai phân bậc 1. Nhƣ vậy: Tất cả các biến trong mô hình M2, OIL, ER, VIP, VNI, IR, CPI đều là các chuỗi thời gian không dừng ở cả mức ban đầu và dừng tại mức sai phân bậc 1. Dữ liệu chuỗi thời gian của các biến cũng đáp ứng đƣợc yêu cầu cuả chuỗi thời gian không dừng cho kiểm tra đồng tích hợp, bậc tích hợp của các biến trên là 1 hay I(1) kỹ thuật kiểm định đồng tích hợp của Johansen đƣợc áp dụng để xác định đồng tích hợp và thiết lập mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
4.2.3. Kiểm định đồng liên kết Johansen
Từ kết quả kiểm tra tính dừng và bậc tích hợp nêu trên cho thấy cả 7 biến trong nghiên cứu đều có cùng bậc tích hợp là 1 hay I(1). Như vậy, bước tiếp theo là phân tích đồng tích hợp và kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa các biến.
Trước khi thực hiện phân tích đồng tích hợp, tác giả cần xác định độ trễ thích hợp cho tất cả các biến. Để xác định độ trễ cho các biến, tác giả áp dụng tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criteria).
Bảng 4.4: Xác định độ trễ cho các biến theo các tiêu chuẩn
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 1931.687 NA 4.53e-20 -24.67547 -24.53862* -24.61989
1 2032.758 191.7756 2.33e-20* -25.34305* -24.24823 -24.89838*
2 2079.176 83.91027* 2.41e-20 -25.30995 -23.25716 -24.47620 3 2106.492 46.92646 3.22e-20 -25.03194 -22.02119 -23.80911 4 2137.821 51.00995 4.10e-20 -24.80539 -20.83667 -23.19347 5 2178.495 62.57570 4.70e-20 -24.69865 -19.77196 -22.69764 * 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
48
SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Từ kết quả kiểm định VAR ở bảng 4.3 cho thấy độ trễ thích hợp theo tiêu chuẩn AIC, FPE, HQ là 1, trong khi tiêu chuẩn SC là 0 và tiêu chuẩn LR là 2. Vì vậy, ta chọn độ trễ thích hợp là 1 do độ trễ này phù hợp với nhiều tiêu chuẩn nhất.
Tác giả sử dụng kiểm định Johansen để tìm ra số vector đồng tích hợp và có kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.5: Kiểm định Johansen
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.296192 149.4431 125.6154 0.0008
At most 1 0.204151 93.24325 95.75366 0.0735 At most 2 0.118582 56.70791 69.81889 0.3501 At most 3 0.092345 36.51210 47.85613 0.3709 At most 4 0.060414 21.00954 29.79707 0.3570 At most 5 0.050353 11.03904 15.49471 0.2091 At most 6 0.017180 2.772642 3.841466 0.0959 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 Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.296192 56.19986 46.23142 0.0032
At most 1 0.204151 36.53534 40.07757 0.1188 At most 2 0.118582 20.19581 33.87687 0.7430 At most 3 0.092345 15.50255 27.58434 0.7075 At most 4 0.060414 9.970506 21.13162 0.7474 At most 5 0.050353 8.266396 14.26460 0.3523 At most 6 0.017180 2.772642 3.841466 0.0959 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
Kết quả bảng trên 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 đều bác bỏ giả thiết không tồn tại vector đồng tích hợp và khẳng định tồn tại ít nhất 1 vector đồng
49
tích hợp ở mức ý nghĩa 5%. Điều này chứng minh rằng có mối quan hệ dài hạn giữa các biến nghiên cứu.
Sau khi xem xét dấu hiện hệ số của mỗi biến kinh tế vĩ mô, chiều tác động của mỗi biến có phù hợp với cơ sở lý thuyết trong chương 2 và ý nghĩa thống kê t (t- statistic), tác giả tiến hành chọn vector đồng tích hợp phù hợp nhất. Từ vector đồng tích hợp được chọn, tác giả biến đổi sang dạng phương trình đồng tích hợp hay mô hình mô tả sự tác động của các biến vĩ mô lên chỉ số chứng khoán VN trong dài hạn.
Nhận thấy các chuỗi giá trị trong mô hình nghiên cứu đều là chuỗi không dừng và có 4 mối quan hệ đồng liên kết nên ta sẽ sử dụng mô hình VECM để ƣớc lƣợng mối quan hệ giữa chí số chứng khoán VNI và các biến số kinh tế vĩ mô