GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính của các quốc gia phát triển và đang phát triển, là công cụ đánh giá sự phát triển kinh tế và xã hội Nó hỗ trợ huy động vốn, tạo cơ hội đầu tư, phân phối rủi ro và kiểm soát doanh nghiệp Sự biến động của các vấn đề kinh tế, chính trị và xã hội ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán, và nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô như lãi suất, cung tiền, giá dầu, giá vàng, GDP và tỷ giá hối đoái với thị trường chứng khoán Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu khác nhau giữa các quốc gia do đặc điểm kinh tế và phương pháp nghiên cứu đa dạng.
Thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng từ cả yếu tố vĩ mô và vi mô, phản ánh sự tác động của nền kinh tế toàn cầu Là một nền kinh tế mới nổi, thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, thường xuyên biến động mạnh và tiềm ẩn nhiều rủi ro cho các nhà đầu tư.
Mặc dù nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa lợi nhuận thị trường chứng khoán và các hoạt động kinh tế vĩ mô ở các nền kinh tế phát triển và đang phát triển, nhưng nghiên cứu về thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn còn khá mới mẻ Vì lý do này, tác giả đã chọn đề tài “Ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” cho bài nghiên cứu của mình Mục tiêu là xác định các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán và cách thức tác động của chúng, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư khi tham gia thị trường.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của bài tập trung vào các vấn đề sau:
Nghiên cứu này nhằm kiểm tra ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, giá vàng, lãi suất và cung tiền đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là chỉ số VN Index trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, trong giai đoạn từ quý I năm 2001 đến quý II năm 2013.
Bài viết đánh giá tác động của các nhân tố vĩ mô đến chỉ số giá chứng khoán VN Index, từ đó rút ra kết luận và đưa ra khuyến cáo nhằm giúp các nhà đầu tư có cái nhìn tổng quát hơn về thị trường chứng khoán Việt Nam.
Từ mục tiêu nghiên cứu trên, cho thấy câu hỏi nghiên cứu của luận văn nhƣ sau:
Các nhân tố vĩ mô như lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, giá vàng, lãi suất và cung tiền đều có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thể hiện qua chỉ số giá chứng khoán VN Index trên sàn chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh.
Sự ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến chỉ số giá của thị trường chứng khoán VN Index là một vấn đề quan trọng cần được xem xét Các yếu tố như chính sách kinh tế, lãi suất, và tình hình chính trị có thể tác động mạnh đến diễn biến của VN Index Việc phân tích mức độ ảnh hưởng này giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định hợp lý hơn trong quá trình đầu tư Hiểu rõ mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô và VN Index sẽ hỗ trợ trong việc dự đoán xu hướng thị trường và tối ưu hóa lợi nhuận.
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là: chỉ số giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam mà đại diện là chỉ số Vn Index trên sàn chứng khoán Hồ Chì Minh (Hose) và các yếu tố kinh tế vĩ mô: lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, giá vàng trong nước, lãi suất và cung tiền
Đề tài nghiên cứu chỉ số giá chứng khoán VN Index trên sàn chứng khoán Hồ Chí Minh, đại diện cho các công ty niêm yết tại Việt Nam Nghiên cứu cũng xem xét các biến kinh tế vĩ mô như lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, giá vàng trong nước, lãi suất và cung tiền Thời gian nghiên cứu kéo dài từ quý I năm 2001 đến quý II năm 2013, với 50 quan sát được thực hiện.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu trong nghiên cứu này được thu thập từ các nguồn thứ cấp uy tín, liên quan đến lĩnh vực tài chính và chứng khoán, trong khoảng thời gian từ quý I năm 2001 đến quý II năm 2013.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng các phương pháp phân tích thống kê như kiểm định tình dừng, kiểm định đồng liên kết, mô hình VECM, mô hình ECM, kiểm tra nhân quả Granger, phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy Mục tiêu là xác định ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, giá vàng trong nước, lãi suất và cung tiền đến chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là chỉ số Vn Index trên sàn Thành Phố Hồ Chí Minh.
Cấu trúc của đề tài
Cấu trúc đề tài gồm 5 phần:
Chương 2: Tổng quan về các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Lãi suất và giá chứng khoán
Lãi suất thay đổi theo thời gian và bị ảnh hưởng bởi rủi ro mặc định, tỷ lệ lạm phát, hiệu quả sử dụng vốn và các yếu tố khác (Chandra, 2004) Sự biến động của lãi suất khuyến khích sự thay thế giữa thị trường chứng khoán và các công cụ thị trường tiền tệ, cùng với các hoạt động đầu cơ Theo Kavin (2000), lãi suất trong khu vực tài chính có tổ chức được định hướng bởi chính sách tiền tệ, trong khi khu vực tài chính không có tổ chức lại chịu ảnh hưởng bởi cung cầu của nguồn dự trữ Nhà đầu tư cần xem xét mức độ và xu hướng lãi suất trong các lĩnh vực kinh tế khác nhau, từ đó đánh giá tác động của chúng đến hoạt động và lợi nhuận của công ty Chandra (2004) chỉ ra rằng, lãi suất tăng sẽ làm giảm khả năng sinh lãi của công ty và gia tăng tỷ lệ chiết khấu đối với nhà đầu tư vốn cổ phần, dẫn đến ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổ phiếu Do đó, sự gia tăng lãi suất có tác động ngược chiều đến kết quả hoạt động của tổ chức.
Nghiên cứu của Pablo Martinez-Moya, Roman Ferrer-Lapena và Francisco Escribano-Sotos (2003) đã chỉ ra mối quan hệ giữa lãi suất và thị trường chứng khoán Tây Ban Nha từ tháng 1 năm 1993 đến tháng 12 năm 2012 thông qua phương pháp phân tích Wavelet Kết quả cho thấy lãi suất có sự nhạy cảm đáng kể, nhưng mức độ ảnh hưởng khác nhau giữa các ngành và theo từng khoảng thời gian Cụ thể, những thay đổi trong lãi suất chính phủ Tây Ban Nha trong vòng mười năm ít tác động đến tỷ suất lợi nhuận của các ngành như hóa chất, giấy, tài chính, xây dựng, y tế và công nghiệp, trong khi ngành tiện ích, ngân hàng, bất động sản và thực phẩm lại chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ lãi suất trái phiếu 10 năm Nghiên cứu cũng cho thấy các nhà đầu tư dài hạn thường dựa vào các yếu tố cơ bản vĩ mô như lãi suất để đưa ra quyết định đầu tư, trái ngược với những nhà đầu tư ngắn hạn Điều này khẳng định rằng lãi suất là một công cụ kiểm soát chính và có mối tương quan âm với thị trường chứng khoán của các ngành công nghiệp Tây Ban Nha.
Theo nghiên cứu của Md.Mahmudul Alam và Md.Gazi Salah Uddin (2009), thị trường chứng khoán và lãi suất là hai yếu tố then chốt ảnh hưởng đến sự tăng trưởng kinh tế của một quốc gia Nghiên cứu này chỉ ra rằng lãi suất tác động mạnh mẽ đến thị trường chứng khoán, từ đó cung cấp thông tin quan trọng về chính sách tiền tệ, quản trị rủi ro và giá trị chứng khoán Bài nghiên cứu khảo sát mối quan hệ giữa chỉ số chứng khoán và lãi suất tại 15 quốc gia phát triển và đang phát triển, bao gồm Australia, Bangladesh, Canada, Chile, Colombia, Đức, Italy, Jamaica, Nhật Bản, Malaysia, Mexico, Philippines, Nam Phi, Tây Ban Nha và Venezuela, sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 1988 đến tháng 3 năm 2003 Kết quả cho thấy lãi suất có mối quan hệ ngược chiều đáng kể với giá cổ phiếu ở tất cả các quốc gia được nghiên cứu, trong đó 6 quốc gia (Malaysia, Nhật Bản, Bangladesh, Colombia, Italy và Nam Phi) cho thấy sự thay đổi của lãi suất cũng có mối quan hệ ngược chiều đáng kể với sự thay đổi của giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Husni Ali Khrawish, Walid Zakaria Siam và Mohammad Jaradat (2010) chỉ ra rằng lãi suất hiện hành của chính phủ có mối quan hệ đáng kể và đồng biến với tỷ lệ vốn hóa trên thị trường chứng khoán Amman (ASE) từ năm 1999 đến 2008 Họ cũng phát hiện lãi suất trái phiếu chính phủ ảnh hưởng nghịch biến đến tỷ lệ vốn hóa và có mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất hiện hành và lãi suất trái phiếu Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của can thiệp chính phủ nhằm khuyến khích đầu tư vào thị trường chứng khoán thông qua giảm thuế thu nhập và kiểm soát lãi suất Bên cạnh đó, Arango (2002) cho thấy mối quan hệ phi tuyến và nghịch biến giữa giá cổ phiếu trên thị trường Bogota và lãi suất cho vay liên ngân hàng Hsing (2004) phát hiện mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất và giá chứng khoán thông qua mô hình VAR Zordan (2005) cũng cung cấp bằng chứng lịch sử về mối quan hệ nghịch biến này, mặc dù một số nghiên cứu khác, như của Wongbangpo và Sharma (2002), cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa lãi suất và giá cổ phiếu ở một số quốc gia châu Á.
Cung tiền và giá chứng khoán
Chính sách tiền tệ và sự điều chỉnh cung tiền là những công cụ quan trọng mà các ngân hàng trung ương quốc gia sử dụng để tác động đến hoạt động kinh tế Theo Maskay (2007) và Chromec (2006), những biện pháp này có khả năng ảnh hưởng mạnh mẽ đến tình hình kinh tế hiện tại, như đã được nhiều tác giả, bao gồm Keran, nhấn mạnh.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng cung tiền đóng vai trò quan trọng trong chính sách tiền tệ và ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi cũng như sự phát triển của giá cổ phiếu Các tác giả như Gupta (1974), Musìlek (1997), Poiré (2000), và Shostack (2003) xem cung tiền là yếu tố kinh tế vĩ mô quan trọng nhất, trong khi Maskay (2007) và Ioannidis, Kontonikas (2006) coi thị trường cổ phiếu là chỉ số cơ bản phản ánh tình hình kinh tế Cung tiền không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến giá cổ phiếu mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho đầu tư khi có nhiều tiền trong nền kinh tế Việc phát hành định lượng có thể dẫn đến giảm lãi suất, từ đó làm tăng vốn ngoài thị trường và thúc đẩy đầu tư cũng như tiêu dùng, góp phần vào sự phát triển của các công ty.
Keray Raymond (2009) đã áp dụng mô hình Vector Error Correction Model (VECM) để phân tích mối quan hệ giữa giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Jamaica và chỉ số tiền tệ của Jamaica từ tháng 1 năm 1990 đến tháng 3 năm 2009 Sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen, nghiên cứu xác định sự tồn tại của mối quan hệ dài hạn giữa chỉ số giá chứng khoán và các biến vĩ mô như cung tiền, lãi suất lạm phát và tỷ giá hối đoái Kết quả cho thấy chỉ số thị trường chứng khoán Jamaica (JSE) có mối quan hệ đồng biến với lạm phát và M3, trong khi lại nghịch biến với tỷ giá hối đoái, lãi suất và cung tiền M2 Kiểm tra nhân quả Granger chỉ ra rằng M2 là yếu tố duy nhất dự báo giá cổ phiếu, cho thấy nhà đầu tư phản ứng mạnh mẽ với biến này, phản ánh điều kiện thanh khoản tốt và sự tăng trưởng kinh tế Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các cú sốc từ các biến này đều ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, và mối quan hệ ngắn hạn tương tự như dài hạn, ngoại trừ tỷ giá hối đoái và lạm phát.
Nghiên cứu của Shubita (2011) về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá cổ phiếu ngân hàng trên thị trường chứng khoán Amman trong giai đoạn 1999-2006 cho thấy có mối quan hệ nghịch biến đáng kể giữa chính sách tiền tệ và lợi nhuận cổ phiếu ngân hàng Dữ liệu được thu thập hàng tháng và phân tích bằng mô hình hồi quy đơn biến Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa tác động của chính sách tiền tệ ngắn hạn và dài hạn đối với giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Onyemachi Maxwell Ogbulu (2011) phân tích mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá cổ phiếu trên thị trường vốn Nigeria, cùng với các yếu tố liên quan đến chính sách tiền tệ và giá tài sản Tác giả đã áp dụng dữ liệu hàng quý từ quý II năm 2011 để thực hiện nghiên cứu này.
Từ năm 1986 đến quý IV năm 2011, nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê như mô hình ECM, kiểm định Granger và phân tích phản ứng đẩy để xem xét mối quan hệ giữa cung tiền, lãi suất và giá cổ phiếu Kết quả cho thấy cung tiền có mối quan hệ đồng biến với giá cổ phiếu, trong khi lãi suất chỉ có ảnh hưởng mờ nhạt Kiểm định Granger chỉ ra rằng có mối quan hệ nhân quả một chiều từ giá chứng khoán đến cung tiền và từ tỷ giá hối đoái đến giá chứng khoán Cuối cùng, phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai chỉ ra rằng các cú sốc là nguồn gốc quan trọng gây ra sự khác biệt trong phân tích sai dự báo.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng chính sách tiền tệ có tác động lớn đến giá cổ phiếu, với Hussain (2010) nhấn mạnh ảnh hưởng này tại các thị trường Mỹ và Châu Âu Các nhà nghiên cứu như Bredin và cộng sự (2007), Konrad (2009), Farka (2009), Bjorland và Leitamo (2009), Anderson (2010), cùng Vithessonthi và Tcharongronjwong (2012) cũng đã đóng góp vào việc làm sáng tỏ mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá cổ phiếu Những nghiên cứu này khẳng định rằng thay đổi trong chính sách tiền tệ có thể gây ra những biến động đáng kể trong giá cổ phiếu.
Nghiên cứu của Bohl và các cộng sự (2007) cùng với nghiên cứu trước đó vào năm 2006 chỉ ra rằng mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá cổ phiếu là yếu và không đáng kể.
Tỷ lệ lạm phát và giá chứng khoán
Taofik Mohammed Ibrahim và Omosola M Agbaje (2013) đã phân tích dữ liệu hàng tháng về chỉ số giá cổ phiếu và chỉ số giá tiêu dùng của Nigeria từ tháng 1 năm 1997 đến tháng 1 năm 2010 bằng mô hình ARDL để kiểm tra mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Kết quả cho thấy có sự tồn tại mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa hai yếu tố này, với lạm phát có ảnh hưởng đáng kể và cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Nigeria Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng lạm phát là một yếu tố vĩ mô quan trọng, ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư và xác định xu hướng cũng như thay đổi trong lợi nhuận cổ phiếu.
Nghiên cứu của Riona Arjoon, Mariette Botes, Laban K.Chesang và Rangan Gupta (2010) tại trường đại học Pretoria, Nam Phi đã phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và giá cổ phiếu thực tại nền kinh tế Nam Phi Sử dụng phương pháp VAR và dữ liệu từ quý 1 năm 1980 đến quý 2 năm 2010, kết quả cho thấy giá cổ phiếu thực không thay đổi đáng kể trong dài hạn mặc dù tỷ lệ lạm phát thường xuyên biến động Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng giá cổ phiếu thực phản ứng cùng chiều với cú sốc lạm phát và bất kỳ sai lệch nào trong giá cổ phiếu ngắn hạn sẽ được điều chỉnh về giá trị dài hạn Kết luận cho thấy rằng lạm phát không thấp hơn giá trị thực của cổ phiếu ở Nam Phi ít nhất trong dài hạn.
Floros (2004) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và lạm phát tại Hy Lạp, sử dụng dữ liệu từ chỉ số giá của thị trường chứng khoán Athens và chỉ số giá tiêu dùng trong giai đoạn 1988-2002 Kết quả từ phương pháp OLS cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến này nhưng không đáng kể Khi xem xét các phương trình với giá trị trễ của lạm phát, tác giả phát hiện sự ảnh hưởng ngược chiều nhưng cũng không đáng kể đối với lợi nhuận cổ phiếu Kiểm tra đồng tìch hợp Johansen cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát và lợi nhuận cổ phiếu Cuối cùng, phương pháp kiểm tra nhân quả Granger cho thấy không có mối quan hệ nhân quả giữa các biến này.
Roohi Ahmed (2012) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và lợi nhuận cổ phiếu thực tại Pakistan từ năm 1972 đến 2002, sử dụng phương pháp The Full Information Maximum Likelihood (FIML) Kết quả cho thấy, khi kiểm soát tỷ lệ tăng trưởng sản lượng thực, mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận cổ phiếu thực và tỷ lệ lạm phát không tồn tại Trong khi đó, Caroline Geetha và các cộng sự (2011) đã phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và thị trường cổ phiếu ở Malaysia, China và Mỹ, nhằm kiểm tra tác động của lạm phát kỳ vọng và ngoài kỳ vọng đối với thị trường chứng khoán trong ngắn hạn và dài hạn Sử dụng dữ liệu từ tháng 1 năm 2000 đến tháng 11 năm 2009 và các phương pháp thống kê như kiểm tra tình dừng và kiểm tra đồng tích hợp, họ phát hiện có mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất kỳ vọng và ngoài kỳ vọng đối với lợi nhuận cổ phiếu, nhưng trong ngắn hạn, chỉ có China có mối quan hệ đáng kể với lợi nhuận cổ phiếu, trong khi Malaysia và Mỹ không có.
Tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán
Abdulrasheed Zubair (2013) đã áp dụng phương pháp phân tích đồng tìch hợp của Johansen và kiểm tra nhân quả Granger để nghiên cứu mối quan hệ giữa chỉ số thị trường chứng khoán Nigeria và các chỉ số tiền tệ như tỷ giá hối đoái và cung tiền M2, trước và trong giai đoạn khủng hoảng tài chính toàn cầu Dữ liệu được thu thập hàng tháng từ tháng 4 năm 2001 đến tháng 12 năm 2011, với tổng cộng 241 quan sát Kết quả nghiên cứu cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa các biến trước và trong quá trình khủng hoảng Kiểm tra nhân quả Granger chỉ ra rằng có mối quan hệ nhân quả đơn hướng từ M2 đến chỉ số chứng khoán Nigeria (ASI) trước khủng hoảng, trong khi trong suốt thời gian khủng hoảng không tồn tại mối quan hệ nhân quả nào giữa các biến Điều này cho thấy ASI phản ứng với M2, nhưng không có mối liên hệ trực tiếp giữa ASI và tỷ giá hối đoái.
Md Lutfur Rahman và Jashim Uddin (2009) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và tỷ giá hối đoái của ba quốc gia Nam Á mới nổi: Bangladesh, Ấn Độ và Pakistan Nghiên cứu sử dụng tỷ giá hối đoái danh nghĩa trung bình của đồng đô la Mỹ so với Bangladeshi Taka, Indian Rupee và Pakistani Rupee, cùng với giá trị hàng tháng của chỉ số thị trường chứng khoán Dhaka, Bombay Stock Exchange Index và Karachi Stock Exchange All Share Price Index từ tháng 1 năm 2003 đến tháng 6 năm 2009.
Nghiên cứu năm 2008 cho thấy chuỗi dữ liệu tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán không dừng và không tích hợp Tác giả đã sử dụng phương pháp Johansen để kiểm tra mối quan hệ đồng tích hợp, kết quả cho thấy không có mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá cổ phiếu Cuối cùng, phương pháp kiểm tra nhân quả Granger được áp dụng và kết quả cho thấy không có mối quan hệ nhân quả nào giữa giá cổ phiếu và tỷ giá hối đoái Nghiên cứu của Sifunjo E.Kisaka và Anthony Mwasaru (2012) cũng xem xét mối quan hệ này ở Kenya từ tháng 11 năm 1993 đến tháng 5 năm 2012.
Năm 1999, dữ liệu hàng tháng từ chỉ số giá chứng khoán của Sở Giao dịch Chứng khoán Nairobi (NSE) và tỷ giá hối đoái danh nghĩa so với đồng đô la Mỹ đã được phân tích Kết quả cho thấy tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán không dừng lại và cả hai biến này đồng tích hợp theo một trật tự nhất định Ngoài ra, tác giả đã kiểm tra mối quan hệ đồng tích hợp giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, xác nhận rằng hai biến này có mối liên hệ chặt chẽ Cuối cùng, mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) đã được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ nhân quả Granger, cho thấy tỷ giá hối đoái có tác động nhân quả đến giá cổ phiếu.
Baharom, Royfaizal và Habibullah (2008) đã phân chia nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực và giá chứng khoán trên thị trường Malaysia thành hai giai đoạn: giai đoạn trước khủng hoảng từ tháng 1 năm 1988 đến tháng 6 năm 1997 và giai đoạn hậu khủng hoảng từ tháng 7 năm 1998 đến tháng 12 năm 2006 Sử dụng dữ liệu hàng tháng và phương pháp kiểm tra đồng tích hợp của Johansen, nghiên cứu cho thấy không tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa hai biến này.
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và giá chứng khoán
Nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra những quan điểm trái ngược về mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và sản lượng kinh tế Một số tác giả như Fama (1981) và Schwert (1990) khẳng định sự tồn tại của mối quan hệ này, trong khi các nhà nghiên cứu khác như Binswanger (2000, 2004) và Mao cùng Wu (2007) lại cho rằng, sự thay đổi giá cổ phiếu không thể được giải thích bằng những biến động trong nền kinh tế.
Nghiên cứu của Adamopoulos Antonios (2010) đã chỉ ra mối quan hệ nhân quả giữa sự phát triển của thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế Đức từ năm 1965 đến 2007 Sử dụng mô hình VECM, phân tích đồng tích hợp của Johansen và kiểm tra nhân quả Granger, tác giả phát hiện mối quan hệ dài hạn và một chiều, trong đó sự phát triển của thị trường chứng khoán ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế.
Phó giáo sư Mohammad Kamal Hossain từ Đại học Quốc gia Bangladesh và các cộng sự (2013) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và tốc độ tăng trưởng kinh tế của Malaysia bằng phương pháp phân tích đồng tích hợp và kiểm tra nhân quả Granger Dữ liệu nghiên cứu bao gồm dữ liệu hàng quý từ quý 1 năm 1991 đến quý 4 năm 2009 Kết quả cho thấy có mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế Kiểm tra nhân quả Granger chỉ ra rằng giá chứng khoán có thể dự đoán sự tăng trưởng kinh tế trong tương lai, trong khi sự tăng trưởng kinh tế lại không thể dự đoán giá cổ phiếu.
Adamopoulos Antonios and Vazakidis Athanasios (2013) sử dụng dữ liệu từ năm
Từ năm 1970 đến 2012, nghiên cứu đã kiểm tra mối liên hệ ngắn hạn và dài hạn giữa sự phát triển của thị trường chứng khoán và nền kinh tế Mỹ Kết quả từ mô hình VECM và phương pháp kiểm tra nhân quả Granger cho thấy rằng sự phát triển của thị trường chứng khoán có mối quan hệ nhân quả một chiều, tác động trực tiếp và gián tiếp đến sự phát triển của nền kinh tế.
Một số nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và sự phát triển kinh tế không như mong đợi Chẳng hạn, nghiên cứu của Men và Li (2006) chỉ ra rằng thị trường chứng khoán Trung Quốc không đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế, không có mối quan hệ dài hạn hay nhân quả giữa hai yếu tố này Nghiên cứu này nêu rõ một số lý do như sự không thống nhất giữa GDP và cấu trúc thị trường chứng khoán, vai trò của khu vực tư nhân trong phát triển GDP, và sự mất cân xứng trong cấu trúc tài chính Tương tự, nghiên cứu của Shahnoushi và cộng sự (2008) ở Iran cũng cho thấy sự phát triển tài chính không được xem là yếu tố ảnh hưởng đến phát triển kinh tế, tập trung vào mối quan hệ nhân quả giữa lĩnh vực tài chính và tăng trưởng kinh tế dựa trên dữ liệu thời gian.
Từ năm 1961 đến 2004, nghiên cứu kiểm tra nhân quả Granger chỉ ra rằng không tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa sự phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Iran Thay vào đó, chỉ có sự phát triển kinh tế mới thúc đẩy sự phát triển tài chính Do đó, sự tăng trưởng kinh tế không bị ảnh hưởng bởi sự phát triển tài chính.
2.6 Giá vàng và giá chứng khoán
Claire G Gilmore, Ginette M McManus, Rajneesh Sharma và Ahmet Tezel (2009) đã phân tích dữ liệu hàng tuần từ 5/6/1996 đến 31/1/2007 với 557 quan sát để nghiên cứu mối quan hệ giữa giá vàng, chỉ số giá cổ phiếu của hai công ty khai thác vàng (GOX và HUI) và ba chỉ số giá thị trường chứng khoán lớn (S&P 500), trung bình (S&P 400) và nhỏ (S&P 600) Nghiên cứu sử dụng các phương pháp kiểm định tình dừng, đồng liên kết, nhân quả Granger và mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM) Kết quả cho thấy có mối quan hệ dài hạn giữa giá vàng và giá cổ phiếu vốn hóa lớn, cùng với mối quan hệ nhân quả một chiều ngắn hạn từ giá cổ phiếu vốn hóa lớn đến giá cổ phiếu công ty khai thác vàng và từ giá cổ phiếu công ty khai thác vàng đến giá vàng.
Nghiên cứu của Mishra và các cộng sự (2010) đã phân tích sự biến động của giá vàng và giá chứng khoán trên thị trường BSE100 Ấn Độ, sử dụng dữ liệu hàng tháng từ Ngân hàng Trung ương Ấn Độ trong giai đoạn từ tháng 1 năm 1991 đến tháng 12 năm 2009 Thông qua các phương pháp thống kê như kiểm tra tình dừng, kiểm tra nhân quả Granger và kiểm tra đồng tìch hợp, nghiên cứu đã chỉ ra rằng tồn tại một mối quan hệ cân bằng dài hạn cùng với mối quan hệ nhân quả giữa giá vàng và giá chứng khoán tại Ấn Độ.
Ahmad Raza Bilal và các cộng sự (2013) đã áp dụng các phương pháp thống kê như kiểm tra tình dừng ADF, kiểm tra Phillip-Perrson, kiểm tra đồng liên kết Johanson, và kiểm tra nhân quả Granger để phân tích mối quan hệ dài hạn giữa giá vàng và hai chỉ số giá thị trường chứng khoán Karachi Stock Exchange (KSE) và Bombay Stock Exchange (BSE) Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu hàng tháng từ ngày 1 tháng 7 năm 2005.
Vào ngày 30 tháng 6 năm 2011, phân tích dữ liệu hàng tháng cho thấy không có mối quan hệ dài hạn giữa giá vàng và chỉ số KSE Tuy nhiên, có bằng chứng cho thấy tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa giá vàng và chỉ số chứng khoán BSE Cuối cùng, kiểm tra nhân quả của Granger cho thấy không có mối quan hệ nhân quả giữa giá vàng và cả hai chỉ số KSE và BSE.
Nghiên cứu của Giam Quang Do và Songsak Sriboonchitta (2010) nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa giá vàng quốc tế GOLDFIX và các chỉ số giá chứng khoán của năm nước Đông Nam Á mới nổi: VN Index, SET Index, KLSE Index, JKSE Index và PSE Index Các tác giả đã áp dụng phương pháp phân tích thống kê như kiểm định đồng liên kết, mô hình VECM và kiểm tra nhân quả Granger, sử dụng dữ liệu hàng ngày từ 28 tháng 7 năm 2000 đến 31 tháng 3 năm 2009 Kết quả cho thấy có mối quan hệ ngắn hạn giữa GOLDFIX và nhiều thị trường chứng khoán mới nổi, trừ cặp chỉ số SET và VNI Cụ thể, có bằng chứng cho thấy GOLDFIX ảnh hưởng đến SET Index và VN Index, trong khi mối quan hệ từ các thị trường cổ phiếu đến GOLDFIX là không đáng kể, ngoại trừ từ VNI Kiểm tra đồng liên kết và mô hình VECM chỉ ra rằng không có mối quan hệ dài hạn đáng kể giữa các thị trường chứng khoán mới nổi, mặc dù có mức độ tin cậy thấp.
2.7 Tóm tắt các nghiên cứu trước đây
Mặc dù có rất nhiều nghiên cứu trước đây về "Ảnh hưởng của các nhân tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán", tác giả không thể xem hết toàn bộ do sự đa dạng về quốc gia, thời điểm và phương pháp nghiên cứu Mỗi nghiên cứu mang lại kết quả khác nhau, phản ánh đặc trưng riêng của nền kinh tế từng quốc gia Do đó, tác giả chỉ có thể tóm tắt khái quát một số nghiên cứu qua bảng 2.7.
2.7 Tóm tắt các kết quả nghiên cứu trước đây
Biến kinh tế vĩ mô
Kết quả Nghiên cứu (quan hệ)
Riona Arjoon và các cộng sự (2010)
-Dài hạn: không -Ngắn hạn: (+)
-Dài hạn: không -Nhân quả: không Roohi Ahmed (2012) Pakistan
Caroline Geetha và các các cộng sự (2011)
Malaysia, Mỹ và Trung uốc (1-2000->11-2009)
-Dài hạn:có -Ngắn hạn:
+Trung Quốc: có +Malaysia và Mỹ: không
Không có mối quan hệ
Md.Lutfur Rahman và Jashim Uddin (2009)
Không có mối quan hệ
Sifunjo E.Kisaka và Anthony Mwasaru
Không có quan hệ dài hạn
-Dài hạn và ngắn hạn
GO Claire, Ginette,Rajneesh Mỹ -Có mối quan hệ và Ahmet (2009) (Hàng tuần từ ngày
5-6-1996 đến ngày 31-1-2007) dài hạn -Nhân quả: một chiều
Mishra và các cộng sự
-Có mối quan hệ dài hạn
-Có quan hệ nhân quả
Ahmad Raza Bilal và các cộng sự(2013) Ấn Độ
-Không có mối quan hệ dài hạn với chỉ số KSE -Quan hệ dài hạn với BSE
-Không có mối quan hệ nhân quả Giam Quang Do và
VietNam, Thailand Indonesia, Malaysia, Philippines (28-7-2000 -> 31-3-
-Độ tin cậy thấp -Có mối quan hệ nhân quả, ngoại trừ cặp(SET,VNI)
Pablo, Roman và và Francisco (2013)
Alam và Uddin (2009) 15 quốc gia nhƣ:
Husni Ali Khrawish, Walid Zakaria Siam và Mohammad Jaradat
(+) với lãi suất hiện hành (-) với lãi suất trái phiếu chình phủ
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu trong bài nghiên cứu đƣợc lấy trung bính theo quý, giai đoạn từ quý I năm
2001 đến quý II năm 2013 Các dữ liệu các biến đƣợc tác giả sử dụng đều là dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu nghiên cứu gồm 1 biến phụ thuộc và 6 biến độc lập:
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là chỉ số giá chứng khoán VN Index (VNI), phản ánh tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là tại sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
Biến độc lập trong nghiên cứu này bao gồm sáu biến kinh tế vĩ mô quan trọng: lãi suất, lạm phát, tổng sản phẩm quốc nội, cung tiền, giá vàng và tỷ giá hối đoái Dữ liệu được thu thập từ các trang web uy tín và đáng tin cậy như cophieu68, Tổng cục Thống kê, OANDA, và Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF.
Mô tả các biến
Biến phụ thuộc, hay còn gọi là chỉ số giá chứng khoán VNI, là chỉ số giá của VN-Index trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (Hose) Chỉ số này được tính toán bằng cách lấy trung bình giá đóng cửa hàng ngày trong tháng và sau đó tính trung bình cho quý Dữ liệu được thu thập từ trang web http://www.cophieu68.vn.
- Biến độc lập gồm 6 biến vĩ mô, tất cả các dữ liệu đều đƣợc lấy trung bính theo quý:
+ Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đƣợc sử dụng để đại diện cho nhân tố lạm phát Nguồn dữ liệu đƣợc thu thập từ Tổng cục Thống kê
The exchange rate (ER) refers to the nominal exchange rate between the Vietnamese Dong (VND) and the US Dollar (USD) Data for this exchange rate is sourced from the website http://www.oanda.com/currency/historical-rates/.
+ Lãi suất cho vay giữa các ngân hàng trong nước (IR): đại điện cho nhân tố lãi suất đƣợc thu thập từ Quỹ tiền tệ Quốc tế (IFS-IMF)
+ Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): thể hiện cho nhân tố GDP, đƣợc thu thập từ trang web http://www.tradingeconomics.com/vietnam/gdp.
+ Cung tiền M2 (MS): thể hiện cho nhân tố cung tiền, dữ liệu đƣợc thu thập từ trang Web: http://www.tradingeconomics.com/vietnam/money-supply-m2
Giá vàng SJC (GO) phản ánh yếu tố giá vàng trong nước, với dữ liệu thu thập từ trang web www.sjc.com.vn và Tổng cục Thống kê Đây là biến thay thế cho thâm hụt ngân sách trong mô hình nghiên cứu của Osamwonyi và Evbayiro-Osagie.
Thâm hụt ngân sách của Việt Nam được công bố hàng năm, nhưng nguồn dữ liệu này thường khó tiếp cận, gây khó khăn trong việc nghiên cứu dữ liệu hàng quý Để cải thiện tính ổn định của chuỗi dữ liệu, tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc đã được chuyển đổi sang logarit tự nhiên (ln).
Bảng 3.2 Tóm tắt mô tả các biến
Ký hiệu khi chuyển sang logarit tự nhiên (ln)
Giải thìch Nguồn dữ liệu
Chỉ số giá chứng khoán Vn Index trên sàn HOSE
Lấy bính quân giá đóng cửa trong ngày theo tháng, sau đó theo quý
Chỉ số giá tiêu dùng đại diên cho nhân tố lạm phát
CPI lnCPI Lấy trung bính theo quý Tổng cụ thống kê
Tỷ giá hối đoái ER lnER Lấy theo quý Trang web www.oanda.com
Lãi suất cho vay IR lnIR Lấy trung bính theo quý
Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) Tổng sản phẩm quốc nội GDP lnGDP Lấy theo quý Trang web traddingecomics
Cung tiền M2 MS lnMS Lấy trung bính theo quý
Giá vàng trong nước(SJC) GO lnGO Lấy trung bính theo quý
Tổng cục thống kê và trang web www.sjc.com.vn
Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích ảnh hưởng của sáu biến kinh tế vĩ mô, bao gồm chỉ số lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, giá vàng SJC trong nước, lãi suất và cung tiền, đến thị trường chứng khoán Việt Nam, cụ thể là chỉ số giá chứng khoán VN Index (VNI) trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (Hose).
Mô hính đƣợc xây dựng dựa trên nghiên cứu của Osamwonyi và Evbayiro-Osagie
(2012), mô hính tổng quát đƣợc thiếp lập nhƣ sau:
VNI = f(CPI, ER, GDP, GO, IR, MS) (3.3.1)
Mô hình được trình bày như sau: lnVNI = α0 + α1 lnCPI + α2 lnER + α3 lnGDP + α4 lnGO + α5 lnIR + α6 lnMS + ε Trong đó, lnVNI đại diện cho chỉ số giá chứng khoán thị trường, lnCPI thể hiện lạm phát, lnER là tỷ giá hối đoái, lnGDP chỉ tổng sản phẩm quốc nội, lnGO là giá vàng SJC, lnIR là lãi suất cho vay, và lnMS biểu thị cung tiền.
: sai số và các biến chƣa nghiên cứu trong mô hính
Tất cả các biến trên đều đƣợc chuyển sang logarit tự nhiên (ln)
Phương pháp kiểm định được tóm tắt theo trính tự như sau:
- Kiểm định tình dừng của dữ liệu
- Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test)
- Xác định mô hính Vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM)
- Kiểm định nhân quả Granger
- Hàm phản ứng đẩy (impulse respone functions) và phân rã phương sai (Variance Decomposition)
Thống kê mô tả là công cụ quan trọng để tóm tắt và trình bày những đặc điểm cơ bản của dữ liệu thu thập từ nghiên cứu thực nghiệm Nó giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan về số liệu, tạo nền tảng cho mọi phân tích định lượng sau này.
3.4.2 Kiểm định tính dừng (kiểm định nghiệm đơn vị)
Theo Gujarati (2003), chuỗi thời gian được coi là dừng khi giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai tại các độ trễ khác nhau không thay đổi theo thời gian Chuỗi dừng có xu hướng trở về giá trị trung bình, và các dao động quanh giá trị này sẽ giống nhau Ngược lại, chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình và phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai.
Có nhiều phương pháp để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian, bao gồm kiểm định Dickey-Fuller (DF), kiểm định Phillip-Person (PP) và kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF), cũng như kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn phương pháp kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) để phân tích.
Cách kiểm định tình dừng đƣợc phổ biến là kiểm định nghiệm đơn vị Mô hính về kiểm định này nhƣ sau:
Trong mô hình Yt = Yt-1 + ut, biến ut đại diện cho sai số ngẫu nhiên, được giả định có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai là hằng số không tự tương quan.
Nếu Y t-1 = 1 thí sẽ đối mặt với vấn đề là nghiệm đơn vị, tức là tính huống không dừng Do đó nếu chúng ta thực hiện hồi qui
Trong kinh tế lượng, chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị được gọi là bước ngẫu nhiên, cho thấy chuỗi thời gian này không dừng Khi biến Y_t có nghiệm đơn vị, điều này xác nhận rằng nó thuộc loại chuỗi thời gian không dừng, với bước ngẫu nhiên là một ví dụ điển hình.
Phương trính (3.4.2.2) cũng có thể được viết lại như sau: ΔYt = (p – 1) Y t-1 + ut (3.4.2.3) = δY t-1 + u t
Trong đó: ΔY t = Y- Y t-1 và δ = (p-1), Δ là sai phân bậc 1
Với giả thuyết: H 0 : δ = 1 thí Yt có nghiệm đơn vị, chuỗi thời gian không dừng
H 1 : δ = 0 thí chuỗi thời gian là dừng
Nếu một chuỗi thời gian cần được lấy sai phân một lần và chuỗi sai phân đó là dừng, thì chuỗi ban đầu được xem là chuỗi kết hợp bậc 1, ký hiệu là I(1) Tương tự, nếu chuỗi ban đầu cần được lấy sai phân hai lần để trở thành dừng, thì nó được gọi là chuỗi kết hợp bậc 2, ký hiệu là I(2) Tóm lại, nếu một chuỗi thời gian cần lấy sai phân d lần, thì nó sẽ được phân loại là chuỗi kết hợp bậc d.
Nếu chuỗi thời gian có bậc 1 hoặc lớn hơn, thì đó là chuỗi thời gian không dừng Ngược lại, nếu d = 0, quá trình I(0) sẽ biểu thị một chuỗi thời gian dừng.
Để xác định xem chuỗi dữ liệu thời gian Y_t có phải là chuỗi không dừng hay không, cần thực hiện hồi quy mô hình và kiểm tra xem p có bằng 1 hay không Ngoài ra, có thể ước lượng mô hình khác và kiểm tra giả thuyết δ = 0 dựa trên trị thống kê t Để kiểm định giả thuyết không p = 1, trị thống kê τ (tau statistic) được sử dụng, với các giá trị tới hạn đã được Dickey và Fuller sắp xếp thành bảng Kiểm định Tau, hay còn gọi là kiểm định Dickey-Fuller (DF), giúp xác định tính dừng của chuỗi thời gian Nếu giả thuyết không p = 1 bị bác bỏ, tức là chuỗi thời gian là dừng, ta có thể áp dụng kiểm định t thông thường.
Kiểm định Dickey-Fuller được áp dụng cho các hồi quy dưới các dạng: ΔY t = δY t-1 + ut, ΔY t = β 1 + δY t-1 + ut, và ΔY t = β 1 + β 2 t + δY t-1 + ut Trong đó, t đại diện cho xu hướng hoặc biến thời gian, và giả thuyết không được đặt ra là δ = 0, tức là nghiệm đơn vị.
Phương pháp kiểm định
Phương pháp kiểm định được tóm tắt theo trính tự như sau:
- Kiểm định tình dừng của dữ liệu
- Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test)
- Xác định mô hính Vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM)
- Kiểm định nhân quả Granger
- Hàm phản ứng đẩy (impulse respone functions) và phân rã phương sai (Variance Decomposition)
Thống kê mô tả là công cụ quan trọng để tóm tắt và mô tả các đặc điểm cơ bản của dữ liệu thu thập từ nghiên cứu thực nghiệm Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về số liệu, giúp người nghiên cứu hiểu rõ hơn về thông tin đang sử dụng Đây là nền tảng thiết yếu cho mọi phân tích định lượng liên quan đến dữ liệu.
3.4.2 Kiểm định tính dừng (kiểm định nghiệm đơn vị)
Theo Gujarati (2003), chuỗi thời gian được coi là dừng khi giá trị trung bình, phương sai 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, với các dao động xung quanh giá trị này là giống nhau Ngược lại, chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình hoặc phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai.
Có nhiều phương pháp để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian, bao gồm kiểm định Dickey-Fuller (DF), kiểm định Phillip-Person (PP), và kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF), cùng với việc kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn phương pháp kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) để thực hiện phân tích.
Cách kiểm định tình dừng đƣợc phổ biến là kiểm định nghiệm đơn vị Mô hính về kiểm định này nhƣ sau:
Yt = Yt-1 + ut thể hiện mối quan hệ giữa giá trị hiện tại và giá trị trước đó, trong đó ut là sai số ngẫu nhiên Sai số này được giả định có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai là hằng số không tự tương quan, phù hợp với các giả định cổ điển trong phân tích thống kê.
Nếu Y t-1 = 1 thí sẽ đối mặt với vấn đề là nghiệm đơn vị, tức là tính huống không dừng Do đó nếu chúng ta thực hiện hồi qui
Trong kinh tế lượng, chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị được gọi là bước ngẫu nhiên, tức là chuỗi thời gian không dừng Khi biến Y_t có nghiệm đơn vị, điều này cho thấy rằng chuỗi thời gian này không ổn định và có thể được xem như một ví dụ điển hình của bước ngẫu nhiên.
Phương trính (3.4.2.2) cũng có thể được viết lại như sau: ΔYt = (p – 1) Y t-1 + ut (3.4.2.3) = δY t-1 + u t
Trong đó: ΔY t = Y- Y t-1 và δ = (p-1), Δ là sai phân bậc 1
Với giả thuyết: H 0 : δ = 1 thí Yt có nghiệm đơn vị, chuỗi thời gian không dừng
H 1 : δ = 0 thí chuỗi thời gian là dừng
Nếu một chuỗi thời gian cần lấy sai phân một lần và chuỗi sai phân đó trở thành dừng, thì chuỗi ban đầu được gọi là chuỗi kết hợp bậc 1, ký hiệu là I(1) Tương tự, nếu chuỗi ban đầu cần lấy sai phân hai lần để trở thành dừng, nó sẽ được gọi là chuỗi kết hợp bậc 2, ký hiệu là I(2) Tóm lại, một chuỗi thời gian cần lấy sai phân d lần sẽ được xem là chuỗi kết hợp bậc d.
Nếu có một chuỗi thời gian kết hợp bậc 1 hoặc lớn hơn, điều đó có nghĩa là chuỗi thời gian đó không dừng Ngược lại, khi d = 0, quá trình I(0) sẽ thể hiện một chuỗi thời gian dừng.
Để xác định xem chuỗi dữ liệu thời gian Y t có phải là chuỗi không dừng hay không, chúng ta thực hiện hồi quy mô hình và kiểm tra xem p có bằng 1 về mặt thống kê hay không Nếu p ≠ 1, chúng ta ước lượng mô hình và kiểm tra xem δ có bằng 0 hay không dựa trên trị thống kê t Để kiểm định giả thuyết không p = 1, chúng ta sử dụng trị thống kê τ (tau), với các giá trị tới hạn đã được Dickey và Fuller sắp thành bảng Kiểm định τ còn được gọi là kiểm định Dickey-Fuller (DF) Nếu giả thuyết không p = 1 bị bác bỏ, tức là chuỗi thời gian là dừng, chúng ta có thể áp dụng kiểm định t thông thường.
Kiểm định Dickey-Fuller được áp dụng cho các hồi quy dưới các dạng: ΔY t = δY t-1 + ut, ΔY t = β 1 + δY t-1 + ut, và ΔY t = β 1 + β 2 t + δY t-1 + ut Trong đó, t đại diện cho xu hướng hoặc biến thời gian, và giả thuyết không trong mỗi trường hợp là δ = 0, tức là nghiệm đơn vị.
Nếu số hạng sai số \(u_t\) có tính tự tương quan và thiếu biến, kiểm định ADF mở rộng (Augmented Dickey-Fuller test) thường được áp dụng Mô hình sẽ được biến đổi thành \(ΔY_t = β_1 + β_2 t + δY_{t-1} + α_i ∑ ΔY_{t-1} + ε_t\) Nếu giá trị ADF không vượt quá giá trị tới hạn \(\tau_{\alpha}\), thì giả thuyết \(H_0\) không bị bác bỏ, tức là chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị và không dừng.
Nếu critical value // // = giá trị ADF thí bác bỏ giả thuyết Ho, hay nói các khác tồn tại nghiệm đơn vị (chuỗi là dừng)
3.4.3 Kiểm định đồng liên kết
Thí nghiệm cho thấy các chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô thường không dừng, và việc hồi quy các chuỗi này có thể dẫn đến kết quả giả mạo Để giải quyết vấn đề này, vào năm 1987, Engle và Granger đã phát triển phương pháp "đồng liên kết" cho chuỗi dữ liệu không dừng Họ cho rằng, nếu các chuỗi thời gian không dừng được kết hợp với nhau, chúng có thể tạo thành một chuỗi dừng, từ đó xác định mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến Nếu phần dư trong mô hình hồi quy giữa các chuỗi không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy sẽ phản ánh mối quan hệ dài hạn thực sự Điều này giúp ngăn chặn hiện tượng hồi quy giả mạo, đồng thời cho phép sử dụng các kiểm định như tiêu chuẩn t và F một cách có ý nghĩa Các phương pháp kiểm định đồng liên kết bao gồm kiểm định Engle-Granger, kiểm định CRDW và phương pháp VAR của Johansen, nhằm xác định mối quan hệ dài hạn giữa các biến và tránh kết quả hồi quy giả mạo.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp kiểm định liên kết Johansen (1991) với sự hỗ trợ của phần mềm Eview 6 Nếu có ít nhất một vectơ đồng liên kết giữa các biến được kiểm định, điều này chứng tỏ sự tồn tại của một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến liên quan.
Chuỗi dữ liệu Y_t được xem là đồng liên kết bậc d khi nó trở nên dừng sau d sai phân Chẳng hạn, nếu chuỗi Y_t trở nên dừng sau một sai phân, tức là Y_t - Y_{t-1} hay ΔY_t là dừng, thì ta có Y_t ≈ I(1) và ΔY_t ≈ I(0).
I (0) là chuỗi dữ liệu dừng tự nhiên
I (1) là chuỗi dữ liệu dừng ở sai phân bậc 1 (hay bậc tìch hợp là 1)
Với giả thuyết: H 0 : không có đồng liên kiết
Khi phân tích kết quả thống kê, có hai phương pháp chính để xác định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Trace và kiểm định giá trị riêng cực đại (maximum Eigenvalue).
- Nếu Trace value và maximum Eigenvalue < Critical value -> chấp nhận H 0 (tức không có đồng liên kết)
- Và ngƣợc lại, nếu Trace value và maximum Eigenvalue > Critical value -> bác bỏ H 0 (tức có đồng liên kết)
3.4.4 Mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM)
Khi thực hiện hồi quy với các biến là chuỗi thời gian, yêu cầu quan trọng là các chuỗi này phải dừng Nếu chuỗi thời gian chưa dừng, cần thực hiện sai phân cho đến khi chúng trở thành chuỗi dừng Tuy nhiên, việc hồi quy các giá trị sau khi đã sai phân có thể dẫn đến việc bỏ sót thông tin dài hạn trong mối quan hệ giữa các biến Do đó, khi hồi quy các mô hình đã sai phân, cần bổ sung phần dư E để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Vì dụ đối với mô hính hai biến với Z 1 và Z 2 :
