TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán
Lạm phát tác động đến giá cổ phiếu thông qua hai giác độ, làm tăng giá cổ phiếu hoặc làm giảm giá cổ phiếu
Trường phái thứ nhất: lạm phát tương quan ngược chiều với giá chứng khoán
Lạm phát làm tăng chi phí đầu vào, dẫn đến việc giá bán sản phẩm tăng lên, từ đó làm giảm cầu về hàng hóa Hệ quả là lợi nhuận của doanh nghiệp sẽ giảm, gây ra sự sụt giảm giá cổ phiếu trong tương lai.
Lạm phát làm giảm niềm tin của công chúng vào đồng nội tệ, dẫn đến xu hướng tìm kiếm các kênh đầu tư an toàn như vàng, đô la, bất động sản, trái phiếu chính phủ và gửi tiết kiệm khi lãi suất tăng.
Như vậy lạm phát tăng ảnh hưởng theo chiều hướng tiêu cực đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán
Mukherjee và Naka (1995) cho rằng lạm phát làm tăng tỷ lệ rủi ro danh nghĩa và lãi suất chiết khấu trong mô hình định giá chứng khoán Mặc dù tỷ lệ chiết khấu cao có thể được trung hòa bởi việc tăng dòng tiền trong bối cảnh lạm phát, nhưng dòng tiền không nhất thiết tăng tương ứng với lạm phát, đặc biệt đối với các hợp đồng danh nghĩa không cho phép điều chỉnh doanh thu và chi phí trong ngắn hạn Nghiên cứu thực nghiệm của Fama và Schwert (1977) cùng với Geske và Roll (1983) chỉ ra rằng giá chứng khoán có mối tương quan âm với lạm phát kỳ vọng và lạm phát ngoài kỳ vọng Ngoài ra, Chen, Roll, Ross (1986) và nhiều học giả khác cũng ghi nhận mối quan hệ ngược chiều giữa lạm phát và lợi nhuận vốn cổ phần.
Trường phái thứ 2: lạm phát tương quan cùng chiều với giá chứng khoán
Lạm phát thúc đẩy nhà đầu tư yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn mức lạm phát, tạo ra mối quan hệ tích cực giữa giá chứng khoán và lạm phát.
Nghiên cứu của Anari và Kolari (2011) tại 6 quốc gia gồm Mỹ, Canada, Vương quốc Anh, Pháp, Đức và Nhật Bản trong giai đoạn 1953-1998 đã chỉ ra rằng giá chứng khoán có mối quan hệ chặt chẽ với lạm phát Bằng cách áp dụng phân rã phương sai Chokeski và mô hình VAR, nghiên cứu cho thấy trong dài hạn, giá chứng khoán co giãn nhiều hơn so với giá hàng hóa, với giá trị co giãn từ 1.04 đến 1.65 ở cả 6 quốc gia Kết quả cũng khẳng định rằng giá chứng khoán có mối tương quan dương với lạm phát trong dài hạn.
Hosseini (2011) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và chỉ số chứng khoán tại thị trường Trung Quốc và Ấn Độ trong khoảng thời gian từ tháng 1/1999 đến tháng 1/2009, sử dụng phương pháp đồng liên kết và VECM Kết quả cho thấy rằng tại Trung Quốc, lạm phát có mối tương quan cùng chiều với chỉ số Shanghai Stock Exchange Index với hệ số 0,139 và ảnh hưởng của lạm phát đến chỉ số giá chứng khoán có độ trễ 1 tháng Trong khi đó, tại Ấn Độ, lạm phát cũng tương quan cùng chiều với chỉ số Bombay Stock Exchange Index với hệ số 0,32.
Mukherjee và Naka (1995) đã chứng minh mối quan hệ đồng biến giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu, cho rằng khi đồng Yên Nhật giảm giá so với đô la Mỹ, hàng hóa Nhật Bản trở nên rẻ hơn, dẫn đến tăng cầu xuất khẩu và dòng tiền vào các công ty Nhật Bản Ngược lại, khi đồng Yên được đánh giá cao, tình hình sẽ đảo ngược Sử dụng phương pháp Johansen và kiểm định đồng liên kết, tác giả cho thấy thị trường chứng khoán Tokyo có tương quan dương với tỷ giá hối đoái, với hệ số tương quan 0.39; khi tỷ giá tăng 1%, chỉ số TSE sẽ tăng 0.39% Nhiều nghiên cứu khác cũng đã khẳng định mối quan hệ này giữa tỷ giá và thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của Tangjitprom (2012) tại Thái Lan chỉ ra rằng tỷ giá có tác động ngược chiều đến giá chứng khoán, trong khi Acikalin (2008) cũng phát hiện mối quan hệ tương tự tại Thổ Nhĩ Kỳ.
Trái lại, Islam (2003) tại Thái Lan cho kết quả cùng chiều, Kuworno
(2012) nghiên cứu tại thị trường Ghana cho kết quả mối quan hệ thuận chiều trong dài hạn
Tài chính doanh nghiệp hiện đại khẳng định rằng giá cổ phiếu hiện tại chính là tổng giá trị hiện tại của các khoản thu nhập cổ tức dự kiến trong tương lai, kéo dài đến vô hạn.
Po : Giá cổ phần thời điểm hiện tại
DIVt: Dòng cổ tức thời điểm t r: lãi suất
Kinh tế học lý thuyết chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất và giá chứng khoán Khi lãi suất tăng, doanh nghiệp sử dụng vốn vay sẽ phải chịu chi phí vốn cao hơn, dẫn đến sự suy giảm kỳ vọng lợi nhuận trong tương lai Hệ quả là giá trị cổ phiếu của doanh nghiệp trên thị trường sẽ giảm.
Như vậy trên giác độ đầu tư, lãi suất tương quan ngược chiều với chỉ số giá chứng khoán trên thị trường
Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy lãi suất có tác động ngược chiều đến thị trường chứng khoán Mukherjee và Naka (1995) đã chứng minh điều này tại thị trường chứng khoán Nhật Bản thông qua chỉ số Tokyo Stock Exchange, và quan điểm này cũng được đồng tình bởi Geske và Roll.
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa lãi suất và giá cổ phiếu đã được thực hiện ở nhiều quốc gia Gan (2006) tại New Zealand chỉ ra rằng lãi suất và giá cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều Tương tự, Humpe và Macmillan (2007) cũng phát hiện mối quan hệ này ở Nhật Bản trong dài hạn Ngược lại, Kuwornu (2012) tại Ghana cho thấy tỷ suất sinh lợi của chỉ số GSE All Share Index có tương quan dương với lãi suất tín phiếu chính phủ cả trong ngắn hạn và dài hạn.
Nghiên cứu của Goswami và Jung (1997) tại Hàn Quốc chỉ ra rằng lãi suất ngắn hạn có mối quan hệ đồng biến với giá chứng khoán, trong khi lãi suất dài hạn lại có mối quan hệ nghịch biến.
Nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995) tại thị trường Nhật Bản trong giai đoạn 1971-1990 cho thấy lạm phát có mối quan hệ dương với tỷ lệ tăng trưởng cung tiền mở rộng Sự gia tăng cung tiền mở rộng có thể dẫn đến tăng tỷ lệ lãi suất chiết khấu, gây ảnh hưởng tiêu cực đến giá chứng khoán trong mô hình định giá Tuy nhiên, các gói kích thích kinh tế có thể tạo ra thu nhập cho các công ty, từ đó làm tăng dòng tiền và giá chứng khoán Cụ thể, khi cung tiền mở rộng tăng 1%, giá chứng khoán có thể tăng 3.79% nhờ vào việc tích lũy thu nhập của công ty, lấn át các hiệu ứng tiêu cực do lạm phát gây ra.
Hosseini (2011) đã nghiên cứu thị trường chứng khoán tại Trung Quốc và Ấn Độ, kết luận rằng trong ngắn hạn, chỉ số giá chứng khoán Trung Quốc có mối tương quan dương nhưng không đáng kể với cung tiền mở rộng M2, với hệ số tương quan đạt 0,701.
Các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán
mô và thị trường chứng khoán
Nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và thị trường chứng khoán đã thu hút sự quan tâm của nhiều học giả, với sự đa dạng về phạm vi, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu.
Nghiên cứu của Geske và Roll (1983) chỉ ra rằng lợi nhuận cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều với cả lạm phát dự kiến và lạm phát ngoài dự kiến ở Mỹ Họ khuyến nghị rằng việc mở rộng tiền thông qua chính sách tiền tệ và tài khóa có thể dẫn đến lạm phát dự kiến Sự gia tăng dòng tiền tạo ra cú sốc trong sản lượng thực tế, thường xuất phát từ việc vay mượn từ Quỹ Dự trữ Liên bang hoặc Kho bạc Mỹ, điều này có thể dẫn đến thâm hụt ngân sách Các nhà đầu tư trái phiếu sẽ ngay lập tức điều chỉnh giá mua bán chứng khoán của họ để phản ứng với những thay đổi này.
Tăng lãi suất dựa trên lạm phát có thể gây ra rủi ro lớn, bởi vì chỉ một thay đổi nhỏ trong lãi suất cũng có thể dẫn đến những biến động mạnh mẽ trong giá chứng khoán.
Nghiên cứu của Chen, Roll, Ross (1986) về mối quan hệ giữa các biến kinh tế và tỷ suất sinh lợi của chỉ số NYSE từ 1953-1984 cho thấy nhiều yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến định giá tài sản Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy để ước lượng độ nhạy cảm của tài sản, với các biến độc lập như tăng trưởng sản lượng công nghiệp, lạm phát kỳ vọng và không kỳ vọng, cùng với chênh lệch lãi suất Kết quả chỉ ra rằng sản lượng công nghiệp, thay đổi phần bù rủi ro và lạm phát có tương quan âm với tỷ suất sinh lợi Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng biến chi tiêu không có ý nghĩa trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, và tác động của giá dầu đến giá tài sản không đạt ý nghĩa thống kê.
Nghiên cứu của Fama (1990) tại Mỹ chỉ ra rằng việc đo lường phương sai lợi nhuận của chỉ số giá chứng khoán trước các cú sốc dòng tiền cần rất nhiều dữ liệu thời gian Các cú sốc ảnh hưởng đến lợi nhuận kỳ vọng được xem là một cách đánh giá tính hợp lý trong giá cổ phiếu Các biến đại diện cho dữ liệu quá khứ của lợi nhuận kỳ vọng và cú sốc trong lợi nhuận kỳ vọng chiếm 30% tỷ trọng phương sai lợi nhuận hàng năm trên thị trường NYSE, trong khi tốc độ tăng trưởng sản phẩm (chỉ số sản xuất công nghiệp) đại diện cho dòng tiền kỳ vọng giải thích 43% phương sai lợi nhuận Khi kết hợp năng lực của các biến nghiên cứu, tổng cộng có thể giải thích 58% phương sai lợi nhuận hàng năm của chứng khoán, điều này chứng minh tính hiệu quả của thị trường.
Lee (1992) đã sử dụng mô hình Vector tự hồi quy đa biến Var để nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của tài sản, hoạt động kinh tế và lạm phát trong thời kỳ hậu chiến ở Hoa Kỳ Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có tác động Granger đến hoạt động kinh tế thực, trong khi đó, tỷ suất sinh lợi cổ phiếu chỉ giải thích một phần nhỏ sự thay đổi của lạm phát, và lạm phát lại ít ảnh hưởng đến hoạt động kinh tế thực Những phát hiện này phù hợp với nghiên cứu của Fama (1981) và Geske và Roll (1983).
Nghiên cứu của Mukherjee và Naka (1995) mang tựa đề “Dynamic relations between macroeconomic variables and the Japanese stock market: an application of a vector error correction model” đã phân tích ảnh hưởng của sáu yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Nhật Bản trong giai đoạn từ tháng 1/1971 đến 12/1990 Nghiên cứu áp dụng mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số (VECM) theo phương pháp Johansen (1991) và so sánh với mô hình véc tơ tự hồi quy (VAR) Kết quả cho thấy phân tích đồng liên kết Johansen và VECM cung cấp một khung lý thuyết tối ưu hơn, với khả năng dự báo tốt hơn so với VAR, điều này cũng được khẳng định trong nghiên cứu của Darrat (1990).
Sáu biến vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến dòng tiền và tỉ suất sinh lợi trong mô hình định giá chứng khoán cơ bản bao gồm tỷ giá hối đoái.
Lạm phát CPI, cung tiền M, hoạt động kinh tế thực IP, lãi suất trái phiếu chính phủ dài hạn LGB và lãi suất bảo chứng CMR đều là các biến độc lập ảnh hưởng đến chỉ số giá chứng khoán TSE (Sở Giao dịch Chứng khoán Tokyo), vốn là biến phụ thuộc trong mối quan hệ này.
Dựa theo mô hình định giá chứng khoán theo dòng tiền và tỷ lệ chiết khấu
Các biến số kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đáng kể đến giá chứng khoán, chủ yếu thông qua tác động của chúng lên cổ tức tương lai và tỷ lệ chiết khấu Sự thay đổi trong các yếu tố này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của chứng khoán, từ đó tác động đến giá trị thị trường của chúng.
Tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu có mối quan hệ đồng biến rõ rệt Khi đồng Yên Nhật giảm giá so với đồng Đô la Mỹ, hàng hóa và dịch vụ của Nhật Bản trở nên rẻ hơn so với Mỹ, dẫn đến việc cầu đối với những sản phẩm này tăng lên nếu cầu là co giãn Kết quả là, dòng tiền vào các công ty Nhật Bản sẽ gia tăng Ngược lại, khi đồng Yên Nhật tăng giá so với đồng Đô la Mỹ, tình hình sẽ diễn ra theo chiều ngược lại.
Mối quan hệ giữa lạm phát và giá chứng khoán là nghịch biến; khi lạm phát tăng, tỷ lệ rủi ro danh nghĩa và tỷ lệ chiết khấu trong mô hình định giá cơ bản cũng tăng theo Tuy nhiên, tác động của tỷ lệ chiết khấu cao sẽ bị trung hòa bởi sự gia tăng dòng tiền trong bối cảnh lạm phát Cần lưu ý rằng dòng tiền và lạm phát có thể không tăng cùng một tỷ lệ Defina (1991) chỉ ra rằng các hợp đồng danh nghĩa không cho phép điều chỉnh tức thì đối với doanh thu và chi phí, dẫn đến việc dòng tiền có thể điều chỉnh nhanh hơn so với giá cả sản lượng đầu ra Các nghiên cứu thực nghiệm của Fama và Schwert (1977), Geske và Roll cũng hỗ trợ quan điểm này.
(1983) và Chen, Roll, Ross (1986) cũng ghi nhận quan hệ ngược chiều giữa lạm phát và lợi nhuận vốn cổ phần
Cung tiền có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán theo hai chiều hướng: tương quan dương hoặc âm Theo nghiên cứu của Fama (1982), khi cung tiền tăng, tỷ lệ lạm phát cũng tăng, dẫn đến tỷ lệ lãi suất chiết khấu cao hơn và tạo ra mối tương quan âm với giá chứng khoán Tuy nhiên, trong trường hợp cung tiền tăng do các gói kích thích kinh tế, mối quan hệ này có thể trở thành dương, vì việc tăng cung tiền có thể làm tăng thu nhập của các công ty, từ đó gia tăng dòng tiền tương lai và đẩy giá chứng khoán lên cao.
Mức độ hoạt động kinh tế thực, được đại diện bởi Chỉ số sản xuất công nghiệp, có tác động tích cực đến giá chứng khoán thông qua hiệu ứng lên dòng tiền tương lai Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Fama (1990), Chen, Roll & Ross (1986) và Geske và Roll (1983), đã chỉ ra mối quan hệ tương quan dương giữa giá chứng khoán và hoạt động kinh tế thực.
Sự biến động ngắn hạn và dài hạn của lãi suất trái phiếu chính phủ được dự đoán sẽ tương đồng với lãi suất chiết khấu thông qua tỷ lệ lãi suất phi rủi ro danh nghĩa Do đó, có giả thuyết cho rằng mối quan hệ giữa lãi suất này và giá chứng khoán là ngược chiều.
Nhận xét chung về các kết quả nghiên cứu trước đây
Nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và thị trường chứng khoán đang thu hút sự chú ý của nhiều học giả toàn cầu thông qua các phương pháp đa dạng.
Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy kết quả không đồng nhất về ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô như lãi suất, lạm phát, cung tiền, tỷ giá hối đoái và chỉ số sản xuất công nghiệp, tùy thuộc vào mẫu nghiên cứu, quốc gia, thời điểm và mô hình sử dụng Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra mối liên hệ giữa các yếu tố này và giá chứng khoán Do đó, tác giả luận văn đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2014, với biến quan sát là VNINDEX trên thị trường Hose và các biến kinh tế vĩ mô liên quan.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Nguồn dữ liệu cho mô hình được thu thập từ các tổ chức uy tín như Tổng cục Thống kê, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Cục Quản lý Năng lượng Mỹ và Ủy ban Giá Vàng Thế giới Dữ liệu này là dữ liệu thứ cấp và được sử dụng theo chuỗi thời gian với tần suất hàng tháng, được thu thập trong một khoảng thời gian cụ thể.
Thời gian nghiên cứu bắt đầu từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2014, bao gồm 174 quan sát hàng tháng cho mỗi biến Việc chọn mốc thời gian này là do thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức hoạt động từ tháng 7 năm 2000.
- Biến phụ thuộc VNINDEX: lấy theo giá đóng cửa ngày cuối tháng trên thị trường chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), từ trang web: finance.vietstock.vn
- Lạm phát được đặc trưng bởi chỉ số giá tiêu dùng CPI, từ website Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF
- Cung tiền được lấy từ dữ liệu Ngân hàng Nhà nước
Tỷ giá hối đoái được lấy từ website của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) tại địa chỉ http://elibrary-data.imf.org Trên trang web này, có nhiều loại tỷ giá được công bố, tuy nhiên, nghiên cứu này sử dụng tỷ giá đồng Việt Nam so với đồng đô la Mỹ theo phương pháp "period-average" Đồng đô la Mỹ là loại tiền tệ có mức độ giao dịch phổ biến nhất trên toàn cầu và cũng tại Việt Nam.
Nghiên cứu này tập trung vào lãi suất liên ngân hàng như một biến nghiên cứu để phân tích mối tương quan với chỉ số giá chứng khoán Dữ liệu được thu thập từ website của Quỹ Tiền tệ Quốc tế, được tính toán theo tỷ lệ phần trăm hàng năm và có mã code đi kèm.
582, tại mục chính sách tiền tệ có liên quan đến lãi suất
- Giá trị sản xuất công nghiệp được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam
Bảng 3.1: Tóm tắt các nhân tố kinh tế vĩ mô sử dụng trong nghiên cứu
STT Tên biến Ký hiệu Nguồn Dấu kỳ vọng
1 VNINDEX VR finance.vietstock.vn
2 Lãi suất liên ngân hàng
4 Cung tiền mở rộng M NHNN +
5 Tỷ giá hối đoái EX IMF +
6 Chỉ số sản xuất công nghiệp
Nguồn: Tác giả tính toán
Các biến trong mô hình
Bảng 3.2: Biến phụ thuộc trong mô hình
STT Tên biến Định nghĩa
1 Tỷ suất sinh lợi của chỉ số
Rt viết tắt là VR
VNINEXt: chỉ số giá chứng khoán cuối tháng t
VNINDEX(t-1): chỉ số giá chứng khoán cuối tháng t-1
Nguồn: Tác giả tính toán
Bảng 3.3: Biến độc lập trong mô hình
STT Tên biến Định nghĩa
1 ΔCPIt = log[CPIt/CPIt-1] Những thay đổi trong lạm phát
CPIt: chỉ số giá tiêu dùng tháng t
CPI(t-1): chỉ số giá tiêu dùng tháng t-1
2 ΔEX= log[EXt/EXt-1] Những thay đổi trong tỷ giá hối đoái
3 ΔIR = log[IRt/IRt-1] Những thay đổi trong lãi suất liên ngân hàng
4 ΔM= log[Mt/Mt-1] Những thay đổi trong cung tiền
5 ΔIP= log[Mt/Mt-1] Những thay đổi trong chỉ số sản xuất công nghiệp
Nguồn: Tác giả tính toán
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Thống kê mô tả Để thực hiện nghiên cứu tác giả đã thu thập được bộ dữ liệu từ nguồn thông tin thứ cấp đáng tin cậy là chuỗi dữ liệu hàng tháng đối với từng biến vĩ mô và chỉ số giá chứng khoán trên thị trường tập trung HOSE Tuy nhiên để hình dung hình dạng và xu hướng của dữ liệu nghiên cứu tác giả sử dụng thống kê mô tả để chiết xuất nhanh giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, trung vị, độ lệch, độ nghiêng và độ tập trung của từng nhân tố vĩ mô, thông qua quá trình khảo sát hàm số này giúp hình dung rõ nét hơn con đường đi và các điểm cần lưu ý của chuỗi dữ liệu cũng như những cú sốc trong từng chuỗi dữ liệu tương ứng với thời gian trong quá khứ của chính nó và từ đây các mối quan hệ kinh tế bắt đầu nảy sinh, tác động qua lại với nhau giữa các biến số kinh tế
Kết quả thống kê mô tả được trình bày trong bảng 3.1 Mục đích của thống kê mô tả là để đánh giá khái quát dữ liệu và phân tích các biến theo các tiêu chí thống kê.
Bảng 3.4: Thống kê mô tả các biến
Nguồn: Tác giả tính toán dữ liệu sử dụng phần mềm Eviews 8
Giá trị skewness và kurtosis là hai chỉ số quan trọng giúp hình dung hình dạng của phân phối dữ liệu và xu hướng vận động của chuỗi số liệu Chúng cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính chất phân phối, từ đó hỗ trợ trong việc phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Skewness > 0: phân phối lệch phải
Skewness = 0: phân phối đối xứng, phân phối chuẩn
Skewness < 0: phân phối lệch trái
Kurtosis > 3: phân phối tập trung hơn mức độ bình thường, hình dáng của đa giác tần số sẽ khá cao và nhọn với hai đuôi thấp
Kurtosis = 3: phân phối tâp trung ở mức bình thường
Kurtosis < 3: phân phối tập trung hơn so với bình thường, tuy nhiên hình dáng của đa giác tần số là một đa giác tù với đuôi dài
VNINDEX có sự dao động tương đối thấp với độ lệch chuẩn 218.6315 điểm so với giá trị trung bình 419.3393 điểm, nằm trong khoảng từ 101.55 đến 1137.69 điểm Chỉ số này ghi nhận mức thấp nhất là 101.55 điểm vào tháng 7/2000, khi thị trường chứng khoán mới được thành lập.
Observations 174 174 174 174 174 174 đạt giá trị cao nhất 1137.69 điểm vào thời điểm TTCK phát triển nóng nhất tháng 2/2007
Giá trị Skewness của VNINDEX là 1.190320 > 0 cho thấy phân phối lệch phải là hoàn toàn phù hợp đối với tình hình thực tế trong khoảng thời gian (2007-
2014) chỉ số VNINDEX nhìn chung đạt giá trị cao hơn giá trị nửa đầu giai đoạn (2000-2006)
Giá trị Kurtosis của VNINDEX đạt 4.618817, lớn hơn 3, cho thấy phân phối của chỉ số VNINDEX tập trung hơn so với phân phối chuẩn Điều này phản ánh thực tế rằng đa giác tần số VNINDEX có hình dạng cao và nhọn vào năm 2007, với hai đuôi tương đối thấp trong các năm 2000 và 2014.
Toàn bộ các biến số đều có Skewness > 0, cho thấy xu hướng phân phối lệch phải và giá trị tăng dần theo thời gian Chỉ tiêu Kurtosis cho thấy hai xu hướng khác nhau: chuỗi VNINDEX và lãi suất liên ngân hàng có Kurtosis > 3, biểu thị phân phối tập trung hơn bình thường với hình dáng đa giác tần số cao và nhọn, cùng với hai đuôi ngắn Ngược lại, chuỗi CPI, tỷ giá hối đoái, cung tiền mở rộng và chỉ số sản xuất công nghiệp có Kurtosis < 3, cho thấy xu hướng dữ liệu tập trung hơn bình thường nhưng với hình dáng đa giác tần số tù và đuôi dài.
Biến CPI và cung tiền mở rộng có xu hướng đi lên liên tục theo thời gian, quan sát thấy ít xuất hiện các điểm gãy dữ liệu
VNINDEX và lãi suất liên ngân hàng thường xuyên biến động theo thời gian, với những giai đoạn tăng và giảm rõ rệt, tạo ra nhiều điểm gãy trong xu hướng dữ liệu.
Biến CPI có giá trị trung bình 84.80109 và trung vị là: 70.905, giá trị lớn nhất là 144.86 trong khi giá trị nhỏ nhất là 47.55
Chuỗi VNINDEX và lãi suất liên ngân hàng có hình dạng tương đồng, với cả hai đều có giá trị Kurtosis lớn hơn 4 và Skewness lớn hơn 0 Điều này cho thấy phân phối của hai chuỗi này tập trung hơn bình thường, tạo thành một đa giác nhọn với hai đuôi bẹp.
Các biến dao động tương đối thấp so với trung bình, với không có tỷ số độ lệch chuẩn nào lớn hơn 1, cho thấy dữ liệu đồng nhất trên tất cả các biến Chuỗi dữ liệu này phù hợp để thực hiện hồi quy định lượng.
Ma trận hệ số tương quan
Hệ số tương quan thể hiện mối liên hệ giữa các cặp biến trong mô hình Dựa trên ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích sự tương quan giữa các biến trong mô hình hồi quy Mối tương quan giữa các biến có thể dao động từ mức âm đến mức dương.
1) đến 1 trên tiêu chí hệ số tương quan với tương quan ngược chiều và thuận chiều tương ứng
Bảng 3.5: Kết quả ma trận hệ số tương quan
TÊN BIẾN VNINDEX TYGIA SXCN LSNH CUNG
Nguồn: Tác giả tính toán dữ liệu dựa vào phần mềm Eviews 8
Ma trận hệ số tự tương quan cho thấy mối tương quan mạnh mẽ giữa các biến vĩ mô, phản ánh sự tác động chặt chẽ của các chính sách kinh tế vĩ mô lên các biến này Sự tương tác qua lại giữa các biến cho thấy nên áp dụng mô hình VAR để phân tích mối quan hệ nhân quả Theo Christopher Achen, vấn đề đa cộng tuyến không quá nghiêm trọng, và ngay cả trong trường hợp gần đa cộng tuyến, các ước lượng OLS vẫn giữ được tính chất BLUE, tức là ước lượng vững, không chệch và hiệu quả.
3.2.2 Kiểm định nghiệm đơn vị
Bài nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính dừng trong chuỗi dữ liệu thời gian để xây dựng mô hình chính xác Tính dừng giúp ngăn chặn hiện tượng hồi quy giả mạo, nơi mà giá trị R² cao thường xuất phát từ xu hướng mạnh mẽ thay vì mối quan hệ thực sự giữa các biến Nếu chuỗi thời gian không có tính dừng, dữ liệu sẽ không thể được sử dụng để dự đoán các hiện tượng trong tương lai Do đó, yêu cầu đầu tiên đối với dữ liệu chuỗi thời gian là phải có điểm dừng, nếu không dừng ở nguyên phân thì phải dừng ở sai phân bậc 1 hoặc sai phân bậc d.
Nghiên cứu cho thấy hầu hết các chuỗi thời gian có dạng tuyến tính và hàm số mũ theo thời gian thường không có tính dừng Tuy nhiên, có thể chuyển đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng bằng cách sử dụng phương pháp sai phân Việc áp dụng sai phân bậc giúp làm cho chuỗi thời gian trở nên ổn định hơn và dễ phân tích hơn.
Chuỗi thời gian được phân loại dựa trên tính dừng của chúng Nếu chuỗi dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, nó được gọi là chuỗi tích hợp bậc 1, ký hiệu I(1) Khi chuỗi dừng sau khi lấy sai phân bậc d, nó được gọi là chuỗi tích hợp ở bậc d, ký hiệu I(d) Nếu chuỗi ban đầu chưa qua sai phân mà vẫn không có tính dừng, nó được gọi là chuỗi nguyên phân, ký hiệu I(0).
Theo nghiên cứu, một chuỗi thời gian được coi là dừng khi giá trị trung bình và hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi, bất kể thời điểm xác định chuỗi Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình, và các dao động quanh giá trị trung bình là đồng nhất Ngược lại, chuỗi thời gian không dừng có giá trị trung bình và phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai đều biến động.
Phương sai: Var (Yt) = σ 2 = const
Hiệp phương sai: Covar (Yt, Yt-k) = gk
Sử dụng phần mềm hỗ trợ kinh tế lượng EVIEWS 8, STATA12, EXCEL là
là công cụ hữu ích để xử lý các chuỗi dữ liệu và trình bày một số kết quả nghiên cứu
