GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, sự phát triển của thị trường tài chính quốc tế và tự do hóa tài chính đã gia tăng sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thị trường chứng khoán, ngoại hối và tiền tệ Các mối liên kết động giữa giá chứng khoán, lãi suất và tỷ giá hối đoái đang thu hút sự chú ý đáng kể từ các nhà nghiên cứu toàn cầu.
Trong những năm gần đây, Việt Nam đã hội nhập mạnh mẽ vào nền kinh tế toàn cầu, trở thành thành viên chính thức của nhiều tổ chức như ASEAN, APEC, WTO và TPP, điều này đã thúc đẩy xuất khẩu và thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài Đến tháng 6/2015, thị trường chứng khoán Việt Nam đã có gần 700 công ty niêm yết với tổng giá trị vốn huy động đạt 1,7 triệu tỷ đồng và thu hút khoảng 15 tỷ USD vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài Nghiên cứu này nhằm xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá, lãi suất và giá chứng khoán tại Việt Nam, từ đó cung cấp tài liệu tham khảo cho nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách Việc phân tích mối quan hệ giữa ba thị trường này không chỉ giúp nhà đầu tư xây dựng danh mục đầu tư chiến lược mà còn giúp các công ty xuất nhập khẩu quản trị rủi ro và cho phép nhà làm chính sách đưa ra quyết định phù hợp nhằm đảm bảo sự ổn định kinh tế và tài chính.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài viết nghiên cứu mối liên kết đồng chuyển động giữa lãi suất, giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tại thị trường Việt Nam Để thực hiện điều này, tác giả sử dụng các biểu đồ sóng như cross-wavelet power, wavelet coherency và phương pháp độ lệch pha, kết hợp với mô hình tự hồi quy véc tơ nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng giải thích của mô hình.
Trong bài nghiên cứu này, thuật ngữ “Mối liên kết đồng chuyển động” (co-movement) được sử dụng theo định nghĩa của Dirk Baur trong nghiên cứu “What is Co-movement?” năm 2003, trong đó ông khẳng định rằng: “Co-movement là sự chuyển động chung của các lợi nhuận mà tất cả các lợi nhuận chia sẻ tại thời điểm t.”
Co-movement trong bài nghiên cứu này được hiểu là sự đồng chuyển động, tức là sự chuyển động đồng thời của tất cả các biến tại mọi thời điểm trong khoảng thời gian nghiên cứu.
Phương pháp wavelet vẫn còn mới mẻ và chưa được nghiên cứu nhiều tại thị trường Việt Nam Luận văn này nhằm trả lời ba câu hỏi nghiên cứu chính: Thứ nhất, liệu có sự liên kết đồng chuyển động giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán tại Việt Nam hay không? Thứ hai, nếu có sự liên kết này, thì nó tồn tại trong ngắn hạn hay dài hạn? Cuối cùng, các kết quả từ các mô hình cross-wavelet power, wavelet coherency và phương pháp độ lệch pha có phù hợp với nền kinh tế Việt Nam hay không?
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này thực hiện kiểm định thực nghiệm cho thị trường Việt Nam bằng cách áp dụng mô hình tự hồi quy vector (VAR) và mô hình wavelet.
Mô hình VAR được sử dụng phổ biến trong kinh tế học để phân tích sự phản ứng lan truyền giữa các biến kinh tế, trong khi mô hình wavelet chủ yếu được áp dụng trong phân tích tín hiệu sóng trong lĩnh vực điện tử.
Wavelets là công cụ toán học mạnh mẽ trong xử lý tín hiệu, giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến số tài chính thông qua phân rã chuỗi thời gian vào không gian tần số-thời gian Phân rã thành các chuỗi tiểu thời gian và cục bộ hoá biến phụ thuộc giữa các chuỗi thời gian là hai lĩnh vực phổ biến trong ứng dụng wavelet trong tài chính (Aloui và Hkiri, 2014).
Lý thuyết wavelet được sinh ra trong giữa thập niên 1980 (Morlet và cộng sự,
Morlet đã phát triển phương pháp đa phân giải (multiresolution) bằng cách sử dụng một xung dao động, hay còn gọi là "wavelet", để thay đổi kích thước và so sánh với tín hiệu ở từng đoạn riêng biệt Kỹ thuật này bắt đầu với sóng nhỏ chứa các dao động tần số thấp, giúp tạo ra bức tranh tổng thể về tín hiệu ở độ phân giải thô Sau đó, sóng nhỏ được nén lại để nâng cao tần số dao động, cho phép phân tích chi tiết hơn ở các độ phân giải cao hơn Quá trình này giúp phát hiện các thành phần biến thiên nhanh còn ẩn bên trong tín hiệu.
Mô hình phân tích wavelet trong nghiên cứu kinh tế lượng mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng phân tách dữ liệu thành các khoảng thời gian khác nhau và xử lý cả dữ liệu không dừng Bên cạnh đó, nó còn cho phép cục bộ hóa trong không gian thời gian – tần suất Qua quy mô thời gian wavelet, mối liên kết ngắn hạn và dài hạn được thiết lập rõ ràng, giúp tạo ra cái nhìn toàn diện về các mối liên hệ trong dữ liệu (Durai và Bhaduri, 2009).
Nội dung nghiên cứu
This study builds upon the foundational research of Alin Marius Andrieș, Iulian Ihnatov, and Aviral Kumar Tiwari, titled “Analyzing time–frequency relationship between interest rate, stock price, and exchange rate through continuous wavelet.” It explores the intricate relationships among these financial variables using advanced continuous wavelet analysis techniques.
(2014), được đăng tải trên tạp chí Economic Modelling 41 (2014) 227–238
Nghiên cứu này sẽ phân tích mối quan hệ giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán trên thị trường Việt Nam trong khoảng thời gian từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2014, sử dụng dữ liệu hàng tháng.
Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp kiểm định Granger, kiểm định đồng liên kết Johansen, phân rã phương sai và hàm phản ứng đẩy để xác định mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa tỷ giá hối đoái thực, lãi suất và giá chứng khoán Mục tiêu là đưa ra những nhận định ban đầu và kỳ vọng về kết quả đạt được trong mô hình wavelet tại thị trường Việt Nam.
Bài viết này tập trung vào việc chuẩn hóa dữ liệu và kiểm định mối liên kết động giữa ba biến: tỷ giá hối đoái thực, lãi suất và giá chứng khoán tại thị trường Việt Nam Các phương pháp phân tích được sử dụng bao gồm cross-wavelet power, wavelet coherency và phương pháp lệch pha Kết quả sẽ được so sánh giữa các phương pháp biểu đồ sóng và với kết quả kỳ vọng ban đầu từ mô hình VAR đã thực hiện.
Đóng góp của đề tài
Trong bối cảnh này, bài nghiên cứu này góp phần vào các tài liệu hiện có ở các khía cạnh sau đây:
Trong nghiên cứu này, chúng tôi không chỉ tập trung vào các mối liên hệ giữa giá chứng khoán, tỷ giá và lãi suất, mà còn xem xét sự chuyển động đồng thời của cả ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) và chỉ số giá chứng khoán VNINDEX.
Bài nghiên cứu này áp dụng phương pháp cross-wavelet power, wavelet coherency và độ lệch pha để vượt qua những vấn đề không dừng của chuỗi thời gian Phương pháp này giúp xác định mức độ liên kết giữa các chuỗi thời gian tài chính theo thời gian, mang lại cái nhìn tổng quát và chi tiết hơn Điều này cho thấy rằng các mô hình thông thường có thể tạo ra hình ảnh méo mó về mối liên kết kinh tế, thường phản ánh trạng thái hoặc hành vi trung bình của toàn bộ giai đoạn kinh tế.
Bài nghiên cứu này tập trung vào các trường hợp cụ thể của nền kinh tế Việt Nam, một thị trường đang phát triển và hội nhập toàn cầu Mặc dù nhiều nghiên cứu đã được thực hiện tại Mỹ và châu Âu, các nhà nghiên cứu thường nghi ngờ rằng các mối liên kết sẽ không chặt chẽ khi áp dụng dữ liệu từ nền kinh tế mới nổi Nghiên cứu này kiểm định sự phù hợp của mô hình wavelet trong bối cảnh Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu tại thị trường Việt Nam cho thấy giá chứng khoán, tỷ giá và lãi suất có mối liên kết, nhưng chỉ tồn tại trong ngắn hạn và không bền vững trong dài hạn Sự tác động giữa các cặp chứng khoán - tỷ giá hối đoái, lãi suất và chứng khoán, cũng như tỷ giá hối đoái - lãi suất, khác nhau ở các không gian thời gian và tần số khác nhau Những phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu gần đây tại một số nước đang phát triển và xác nhận kỳ vọng từ mô hình tự hồi quy vectơ VAR.
Kết quả nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với việc hoạch định chính sách và các nhà đầu tư Sự thay đổi biến động giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và thị trường chứng khoán có hiệu ứng lây lan tạm thời, thường mất dần sau một thời gian ngắn Do đó, các nhà hoạch định chính sách không nhất thiết phải can thiệp để ngăn chặn tác động này trong giai đoạn biến động cao, nếu đó là điều đã được dự đoán Hơn nữa, các nhà đầu tư nên tự bảo vệ mình bằng cách xây dựng danh mục đầu tư liên quan đến ba thị trường này để tối ưu hóa lợi nhuận.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Cấu trúc của bài nghiên cứu được chia ra làm 5 mục chính như sau:
Mục 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Mục này tổng kết các nghiên cứu và khung lý thuyết tại một số quốc gia trên thế giới, kiểm định mối liên kết động giữa ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán Những kết quả đạt được từ các nghiên cứu này sẽ là cơ sở định hướng cho bài nghiên cứu tiếp theo.
Mục 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá mô hình biểu đồ đường sóng (wavelet) dựa trên khung lý thuyết của tác giả Đây là nền tảng quan trọng để phát triển biến, dữ liệu và phương pháp thực hiện kiểm định mô hình.
Mục 4: Kết quả nghiên cứu
Mục 5: Kết luận Đưa ra kết luận cho trường hợp Việt Nam và một số hạn chế gặp phải khi thực hiện mô hình tại Việt Nam, hướng phát triển trong tương lai của đề tài.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Các nghiên cứu đồng chuyển động của lãi suất, giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái
Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa ba yếu tố chính: lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán.
Mok (1993) đã sử dụng mô hình ARIMA và các kiểm định Granger để nghiên cứu mối quan hệ đồng liên kết giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán tại Hồng Kông trong giai đoạn 1986-1991 Nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán, lãi suất có sự độc lập tương đối khi được xem xét cùng nhau Tác giả chỉ phát hiện mối quan hệ một chiều từ giá cổ phiếu đến lãi suất và mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa giá cổ phiếu và tỷ giá hối, tuy nhiên, mối quan hệ này được xác định là khá yếu.
Gupta và các cộng sự (2002) đã nghiên cứu mối liên kết giữa lãi suất, tỷ giá và chứng khoán Jakarta tại Indonesia trong giai đoạn từ 1/1993 đến 12/1997 bằng mô hình ARIMA Kết quả cho thấy không có mối liên kết nhân quả vững chắc trong giai đoạn này; chỉ có một số mối quan hệ nhân quả ngắn hạn được xác định, nhưng chúng đều yếu.
Mishra (2004) đã áp dụng kiểm định nhân quả Granger và kỹ thuật Vector Auto Regression để phân tích tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán, tỷ giá và lãi suất tại Ấn Độ trong giai đoạn từ tháng 4/1992 đến tháng 3/2002 Nghiên cứu cho thấy có một mối liên kết nhân quả một chiều giữa tỷ giá và lãi suất, nhưng không phát hiện mối liên kết nhân quả của Granger giữa lãi suất tỷ giá hối đoái và tỷ suất sinh lợi chứng khoán Kết quả từ dự báo phân rã phương sai chỉ ra rằng lãi suất tác động đến tỷ giá hối đoái, tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, và lãi suất cũng tác động đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán Tác giả khẳng định rằng mặc dù có sự liên quan giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán, tỷ giá hối đoái và lãi suất, nhưng không tồn tại một mối liên kết thống nhất nào giữa chúng.
Nghiên cứu của Hamrita (2011) đã áp dụng phương pháp Wavelet đa tỷ lệ để phân tích mối liên hệ giữa lãi suất, tỷ giá và giá chứng khoán tại Mỹ trong giai đoạn từ tháng 1/1990 đến tháng 12/2008 Dữ liệu được sử dụng bao gồm lãi suất trái phiếu 3 tháng, tỷ giá hối đoái USD/EURO và giá đóng cửa chỉ số S&P500 Kết quả cho thấy mối liên hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái gần như bằng không ở mọi độ trễ, cho thấy tính độc lập của chúng trong suốt thời gian nghiên cứu Tuy nhiên, có sự khác biệt đáng kể giữa tỷ suất sinh lợi lãi suất và tỷ suất sinh lợi chứng khoán tại độ trễ 4-5 tháng, với tỷ suất sinh lợi lãi suất phản ứng sớm hơn Ngoài ra, tại các tần số thấp, nghiên cứu phát hiện mối quan hệ hai chiều quan trọng giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán.
Nghiên cứu của Kasman (2011) đã chỉ ra rằng lãi suất và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng tiêu cực và đáng kể đến tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn từ 27/7/1999 đến 9/4/2009, dựa trên mô hình ước lượng OLS và GARCH với dữ liệu hàng ngày Kết quả cho thấy rằng lãi suất và tỷ giá hối đoái là những yếu tố chính ảnh hưởng đến biến động tỷ suất sinh lợi của các ngân hàng.
Nghiên cứu của Sensoy và Sobaci (2014) tập trung vào tác động của những cú sốc bất ổn đến mối liên kết động giữa tỷ giá hối đoái, lãi suất và thị trường chứng khoán tại Thổ Nhĩ Kỳ Phân tích này xem xét mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái (so với USD), lãi suất và thị trường chứng khoán, cả hai đều được tính bằng đồng tiền Thổ Nhĩ Kỳ, trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2003 đến tháng 9 năm 2014.
Nghiên cứu năm 2013 nhằm mục đích xác định sự thay đổi đột ngột trong các mối quan hệ giữa các biến quan trọng trong giai đoạn biến động cao, cũng như tính chất tạm thời hay vĩnh viễn của những thay đổi này Tác giả đã ước lượng các mối tương quan động bằng phương pháp VAR (p) -FIAPARCH (1, d, 1) - cDCC (1, 1) Kết quả cho thấy rằng các cú sốc bất ổn dẫn đến sự thay đổi đột ngột trong các mối tương quan động, nhưng hiệu ứng này chỉ mang tính ngắn hạn và không duy trì trong các chế độ biến động cao liên tục.
Hoạch định chính sách và các nhà đầu tư không cần lo lắng về ảnh hưởng lâu dài của sự lan tỏa giữa các biến lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán.
Các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng hầu hết các kết quả chỉ ra mối liên kết ngắn hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán Mối quan hệ này đặc biệt rõ ràng trong thời gian khủng hoảng tài chính, tuy nhiên không có mối quan hệ dài hạn vững chắc nào giữa ba biến này.
Tác giả kỳ vọng rằng kết quả kiểm định tại Việt Nam sẽ tương tự như các kết quả tại các thị trường mới nổi như Ấn Độ và Thổ Nhĩ Kỳ, như đã nêu trong phần tổng quan nghiên cứu.
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu này không chỉ sử dụng mô hình tự hồi quy vec tơ VAR mà còn chủ yếu áp dụng mô hình Wavelet liên tục, được phát triển vào những năm 1990 để phân tích các liên kết thời gian-tần số giữa hai chuỗi thời gian Wavelet là dạng sóng nhỏ với thời gian duy trì giới hạn và giá trị trung bình bằng không, khác với sóng sin không có thời gian giới hạn và chạy từ âm vô cùng đến dương vô cùng Trong khi sóng sin có tính chu kỳ và trơn, sóng wavelet lại mang tính bất thường và bất đối xứng Nghiên cứu này sử dụng sóng Morlet (Morlet và cộng sự, 1984) để thực hiện phân tích.
Hình 3.1a: Sóng Morlet ψ 6 (t) - phần thực (nét liền) và phần ảo (nét đứt)
Nguồn: Fourier and Wavelet Signal Processing của Vetterli, M & cộng sự (2014)
Hình 3.1b: Biến đổi Fourier của Sóng Morlet ψ 6 (t) ở hình 3.1a
Nguồn: Fourier and Wavelet Signal Processing của Vetterli, M & cộng sự (2014)
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sẽ áp dụng ba phương pháp chính của mô hình Wavelet liên tục, chi tiết về mô hình Wavelet có thể tham khảo trong phụ lục G.
"Cross-wavelet power" và "cross-wavelet coherency" là những phương pháp được đề xuất bởi Hudgins (1993) và Torrence & Compo (1998) Những phương pháp này đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau, bao gồm y học (Kelly và các cộng sự, 2003) và vật lý thiên văn (Bloomfield, 2004).
3.1.1 Biến đổi wavelet liên tục (CWT):
Một wavelet được đặc trưng bởi cục bộ hóa về thời gian (Δt) và tần số (Δω hoặc dải băng), theo nguyên lý bất định Heisenberg, có sự đánh đổi giữa cục bộ hóa thời gian và tần số Có một giới hạn để giảm thiểu tích bất định Δt x Δω Wavelet Morlet được định nghĩa bằng công thức: ψ 0 (𝜂) = 𝜋 −1/4 𝑒 𝑖𝜔 0 𝜂 𝑒 − 1 2 𝜂 2.
1 Nguyên lý bất định là một nguyên lý quan trọng của cơ học lượng tử, do nhà Vật lý lý thuyết người Đức
Nguyên lý bất định của Werner Heisenberg cho rằng không thể xác định đồng thời chính xác vị trí và vận tốc của một hạt Càng biết chính xác một đại lượng, thì đại lượng kia sẽ càng kém chính xác.
Về mặt toán học, hạn chế đó được biểu hiện bằng bất đẳng thức sau: 𝜎 𝑥 𝜎 𝑝 ≥ ℏ 2
Trong đó: σ x là độ lệch chuẩn của vị trí, σ p là độ lệch chuẩn của động lượng, và ħ là hằng số Planck rút gọn
Trong đó: + ω0 là tần số
Khi áp dụng wavelets, wavelet Morlet với ω0 = 6 là lựa chọn tối ưu vì nó cân bằng tốt giữa thời gian và tần số Ý tưởng chính của CWT là sử dụng wavelet như một bộ lọc chạy qua chuỗi thời gian Các wavelet được kéo dài bằng cách thay đổi tỷ lệ của chúng, do đó η = s và chuẩn hóa năng lượng Đối với wavelet Morlet (ω0 = 6), giai đoạn Fourier (λwt) gần tương đương với tỷ lệ (λwt = 1,03 s) CWT của chuỗi thời gian (xn, n = 1, , N) với bước thời gian thống nhất δt được định nghĩa là tích chập của xn với wavelet đã chia tỷ lệ và chuẩn hóa.
Năng lượng wavelet được xác định bởi |W X n (s)| 2, trong đó W X n (s) thể hiện giai đoạn cục bộ hóa Các biến đổi wavelet liên tục (CWT) sử dụng các công cụ góc do wavelet không hoàn toàn cục bộ hóa trong toàn thời gian Để xử lý vấn đề này, một hình nón ảnh hưởng (COI) được áp dụng, trong đó các tác động biên không ảnh hưởng đến khu vực bên trong hình nón COI COI là khu vực mà năng lượng wavelet do sự gián đoạn ở mép gây ra đã giảm xuống còn e -2 so với giá trị ở mép Ý nghĩa thống kê của năng lượng wavelet có thể được đánh giá thông qua giả thuyết H0, trong đó tín hiệu được xem là do một quá trình dừng với một dải quang phổ năng lượng (Pk).
Torrence và Compo (1998) đã chỉ ra rằng ý nghĩa thống kê của quang phổ wavelet có thể được đánh giá dựa trên giả thuyết H0, trong đó quá trình tạo dữ liệu được mô hình hóa bằng quy trình dừng AR (0) hoặc AR (1) với nền tảng năng lượng quang phổ chắc chắn (Pk) Để phân tích các quy trình phức tạp hơn, cần sử dụng mô phỏng Monte-Carlo Họ cũng đã tính toán năng lượng quang phổ wavelet cho nhiễu White và nhiễu Red, từ đó suy ra kết quả kiểm định dưới H0, cho thấy sự phân bố tương ứng với năng lượng quang phổ wavelet cục bộ tại mỗi thời điểm n và tỷ lệ s.
2𝑃 𝑘 𝜒 𝑣 2 (𝑝) (3.3) trong đó v là bằng 1 cho các wavelet thực và 2 cho các wavelet phức
3.1.2 Biến đổi wavelet chéo (XWT):
Biến đổi chéo wavelet (XWT) giữa hai chuỗi thời gian xn và yn được định nghĩa là W XY = W X * W Y*, trong đó W X và W Y là các phép biến đổi wavelet tương ứng Năng lượng wavelet chéo được xác định bởi |W XY |, và tham số arg(W XY) phức thể hiện pha liên kết cục bộ giữa xn và yn trong không gian tần số - thời gian Lý thuyết phân bố năng lượng wavelet chéo cho hai chuỗi thời gian với nền năng lượng quang phổ P X k và P Y k đã được trình bày trong nghiên cứu của Torrence và Compo.
𝑋 𝜎 𝑌 < 𝑝) = 𝑍 𝑛 𝑣 (𝑝) √𝑃 𝑘 𝑋 𝑃 𝑘 𝑌 (3.4) nơi Zv (p) là mức độ tin cậy liên quan với xác suất p cho một pdf được xác định bởi các căn bậc hai từ hai phân phối χ2
3.1.3 Biến đổi wavelet coherence (WTC):
Wavelet coherence (WTC) là tỉ số của quang phổ chéo cho các tích của quang phổ của từng chuỗi thời gian, thể hiện sự tương quan cục bộ giữa hai chuỗi cả về tần số và thời gian Khi WTC gần một, điều này cho thấy sự tương đồng cao giữa các chuỗi thời gian, trong khi giá trị gần bằng không chỉ ra rằng không có mối liên kết nào Năng lượng quang phổ Wavelet mô tả phương sai của chuỗi thời gian, với thời gian của phương sai lớn cho thấy năng lượng rộng, trong khi năng lượng Wavelet chéo giữa hai chuỗi miêu tả hiệp phương sai giữa chúng.
Dấu “*” biểu thị phức liên hợp trong phân tích tần số Aguiar-Conraria và cộng sự (2008) định nghĩa Wavelet Coherence là tỷ số của quang phổ chéo chia cho các tích quang phổ của các chuỗi thời gian, cho phép nhận diện mối tương quan cục bộ giữa hai chuỗi thời gian cả về thời gian và tần số.
Theo Torrence và Webster (1999), tác giả xác định các Wavelet Coherence của hai chuỗi thời gian như sau:
Trong công thức (3.5), S đại diện cho quá trình làm mịn và thể hiện sự tương đồng với hệ số tương quan truyền thống Định nghĩa này rất hữu ích cho việc suy luận Wavelet Coherence như một hệ số tương quan cục bộ hóa trong không gian tần số - thời gian.
Nếu không trải qua quá trình làm mịn, sự đồng nhất sẽ giống nhau ở mọi tỷ lệ và thời gian Với S được xem như một hàm kết hợp giữa thời gian và tỷ lệ.
Trong đó: + Sscale cho thấy sự làm mượt theo dọc trục tỷ lệ wavelet
+ Stime biểu thị làm mịn trong thời gian
Chập thời gian sử dụng hàm Gaussian, trong khi chập quy mô áp dụng cửa sổ chữ nhật (Torrence và Compo, 1998) Đối với wavelet Morlet, quá trình làm mịn phù hợp được xác định bởi:
𝑆 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 (𝑊)| 𝑛 = (𝑊 𝑛 (𝑠) 𝑐 2 Π(0,6𝑠)| 𝑛 (3.8) Trong đó: c1 và c2 là các hằng số chuẩn hóa
Tỷ lệ chiều dài thực nghiệm cho wavelet Morlet được xác định là "0,6" (Torrence và Compo, 1998) Trong thực tế, các phép tích chập được thực hiện riêng lẻ và rời rạc, dẫn đến việc xác định các hệ số chuẩn hóa theo số lượng Để đánh giá ý nghĩa thống kê của các ước tính wavelet coherency, cần áp dụng các phương pháp mô phỏng Monte Carlo.
Tuy nhiên, theo Aguiar-Conraria và Soares (2011), thông thường sẽ tập trung vào các Wavelet Coherence thay vì quang phổ Wavelet chéo Aguiar-Conraria và Soares
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được phân tích trong bài viết bao gồm dữ liệu theo tháng từ tháng 7 năm 2000 đến tháng 12 năm 2014, với tổng cộng 174 quan sát cho các biến chính như chỉ số giá chứng khoán VNINDEX, lãi suất (IR) và tỷ giá hối đoái (REER).
Chỉ số giá chứng khoán (VNINDEX):
Giá chứng khoán Việt Nam trong nghiên cứu này được thể hiện qua chỉ số VN-Index, được tính dựa trên giá đóng cửa của chỉ số VN-Index vào cuối mỗi tháng.
MATLAB là phần mềm tính toán số và lập trình do công ty MathWorks phát triển, cho phép xử lý ma trận, vẽ đồ thị và thực hiện các thuật toán Nó còn hỗ trợ tạo giao diện người dùng và kết nối với các ngôn ngữ lập trình khác Từ "MATLAB" được viết tắt từ "MATrix LABoratory", được Cleve Moler phát minh vào cuối thập niên 1970, khi ông là chủ nhiệm khoa máy tính tại Đại học New Mexico.
Với thư viện Toolbox, MATLAB cho phép mô phỏng tính toán, thực nghiệm nhiều mô hình trong thực tế và kỹ thuật Trong bài nghiên cứu này, chúng ta sử dụng gói Crosswavelet and Wavelet Coherence của Aslak Grinsted, John C Moore và Svetlana Jevrejeva, có thể tải từ website: http://noc.ac.uk/using- science/crosswavelet-wavelet-coherence
Dữ liệu chỉ số này được thu thập miễn phí tại website cophieu68.com sau 15h mỗi ngày
Tần số dữ liệu cao, như dữ liệu hàng tháng, thường có biến động theo mùa Do đó, việc điều chỉnh mùa vụ là cần thiết, và có thể thực hiện dễ dàng bằng công cụ Censux X12 kết hợp với Eview 7.
Trong nghiên cứu này, lãi suất cho vay theo tháng được thu thập từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) trong mục Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS).
Tỷ giá hối đoái hiệu lực thực (REER):
Bài nghiên cứu sử dụng tỷ giá hối đoái hiệu lực thực (REER) để đại diện cho biến tỷ giá hối đoái Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa (NEER) và tỷ giá hiệu lực thực được tính toán theo công thức cụ thể.
+ t: thời gian Bài nghiên cứu được áp dụng dữ liệu hàng tháng từ 7/2000-12/2014
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã lựa chọn 27 quốc gia có tỷ trọng thương mại lớn với Việt Nam trong giai đoạn 2000-2013, dựa trên số liệu của Tổng cục thống kê Việt Nam Các đối tác thương mại chính bao gồm: Australia, Áo, Bỉ, Brazil, Campuchia, Canada, Hồng Kông, Trung Quốc, Pháp, Đức, Ấn Độ, Ý, Nhật Bản, Hàn Quốc, Malaysia, Hà Lan, Thụy Sĩ, Philippines, Nga, Singapore, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Thái Lan, Mỹ, Anh, và Thổ Nhĩ Kỳ.
Tỷ giá danh nghĩa của đồng tiền nước j so với VND tại thời điểm t, ký hiệu là ejt, được tính toán thông qua tỷ giá chéo với đồng USD, theo hình thức yết giá trực tiếp Dữ liệu này được thu thập từ mục IFS (International Financial Statistics) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Chỉ số CPI (Chỉ số giá hàng hóa tiêu dùng) phản ánh giá cả hàng hóa trong nước tại thời điểm t, với dữ liệu được thu thập từ mục IFS (International Financial Statistics) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
+ CPIjt: chỉ số giá hàng hóa ở nước j tại thời điểm t Dữ liệu được thu thập từ mục IFS (International Financial Statistics) của Quỹ tiền tệ Quốc Tế (IMF)
Tỷ trọng của đồng tiền nước j tại thời điểm t phản ánh tỷ trọng thương mại của nước j trong tổng kim ngạch thương mại của Việt Nam với 27 quốc gia được chọn Các chỉ số thương mại song phương giữa Việt Nam và 27 quốc gia này được thu thập từ cơ sở dữ liệu DOT (Direction of Trade Statistics) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Tại sao chúng ta nên sử dụng tỷ giá thực hiệu lực REER thay vì tỷ giá hối đoái danh nghĩa hiệu lực NEER? Cả hai tỷ giá này đều phản ánh khả năng cạnh tranh trong thương mại quốc tế, nhưng NEER chỉ đại diện cho giá trị tương đối của đồng tiền cục bộ so với một rổ các đồng tiền của các nước có giá trị giao thương lớn nhất Trong khi đó, REER là NEER đã được điều chỉnh theo giá cả tương đối giữa trong nước và quốc tế, phản ánh giá trị thực sự của đồng tiền cục bộ sau khi đã hiệu chỉnh lạm phát bằng CPI hàng tháng Biểu đồ biến động của NEER và REER từ tháng 7/2000 đến 31/12/2014 cho thấy khi REER tăng, giá trị VND cũng tăng theo và ngược lại.
Hình 3.3 Biến động NEER, REER của Việt Nam từ 7/2000-12/2014
Nguồn: Tính toán của tác giả từ nguồn dữ liệu thu thập từ IMF
Từ năm 2000 đến 2004, REER và NEER có sự tương đồng, nhưng từ 2005 đến 2014, REER tăng trong khi NEER giảm, cho thấy sự trái ngược giữa hai chỉ số này Sự gia tăng của NEER phản ánh giá trị danh nghĩa, trong khi REER cho thấy sự mất giá thực của Việt Nam đồng so với các đối tác thương mại REER thể hiện tỷ lệ trao đổi giữa hàng hóa nước ngoài và hàng hóa sản xuất trong nước, do đó, REER cao cho thấy hàng hóa nước ngoài rẻ hơn so với hàng nội địa, dẫn đến giảm xuất khẩu và tăng nhập khẩu.
Cuối năm 2014, NEER của Việt Nam đã mất giá khoảng 40%, trong khi REER lại tăng gần 30% Sự chênh lệch này là hệ quả của lạm phát cao tại Việt Nam so với các nước thương mại chính, dẫn đến việc hàng hóa Việt Nam ước tính mất khoảng 30% lợi thế cạnh tranh so với hàng ngoại, chỉ tính riêng ảnh hưởng của REER.
Bài nghiên cứu này sẽ tập trung vào mối liên kết giữa ba thị trường ngoại hối, lãi suất và chứng khoán tại Việt Nam, thay vì đi sâu vào nghiên cứu REER và NEER.
Kết quả thống kê mô tả dữ liệu:
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định tính dừng
Trước khi tiến hành đo lường, tác giả áp dụng hai phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị là KPSS và ADF theo tiêu chí SIC để xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu quan sát Tính dừng là yếu tố quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian, vì chỉ chuỗi dữ liệu có tính dừng mới cho ra kết quả ước lượng đáng tin cậy Do đó, bước đầu tiên trong quá trình ước lượng là kiểm tra xem chuỗi dữ liệu có dừng hay không Nếu chuỗi dữ liệu dừng, việc ước lượng sẽ được thực hiện trên chuỗi này; ngược lại, nếu chuỗi không dừng, cần phải lấy sai phân và kiểm tra tính dừng của các chuỗi sai phân trước khi đưa vào mô hình.
6 Cách đọc kết quả biểu đồ xem hướng dẫn chi tiết tại Phụ lục H cuối bài
Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu gốc:
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu gốc
Phương pháp Biến t-Statistic 1% level
LREER -0,1699 -3,4683 -2,8781 -2,5757 Không dừng LVNINDEX -2,27495 -3,4685 -2,8782 -2,5757 Không dừng
LIR 0,4683 0,73900 0,46300 0,347000 Không dừng LREER 1,35059 0,73900 0,46300 0,347000 Không dừng
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả kiểm định bằng hai phương pháp KPSS và ADF cho thấy các số liệu thống kê t của ba biến đều lớn hơn các giá trị kiểm định critical tại các mức ý nghĩa khác nhau Điều này chỉ ra rằng các chuỗi giá trị này không dừng ở chuỗi giá trị gốc và giữa ba biến này tồn tại mối liên kết đồng liên kết trong khoảng thời gian đã chọn.
Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1:
Tiến hành lấy sai phân bậc một cho ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán VNINDEX, đồng thời kiểm định tính dừng cho các chuỗi giá trị này Kết quả kiểm định đơn vị được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng trên chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1
Phương pháp Biến t-Statistic 1% level 5% level 10% level Kết quả
DLIR -5,9881 -3,4687 -2,8783 -2,5757 Dừng DLREER -14,088 -3,4685 -2,8783 -2,5757 Dừng DLVNINDEX -10,0542 -3,4685 -2,8782 -2,5757 Dừng
DLIR 0,09716 0,73900 0,46300 0,347000 Dừng DLREER 0,26912 0,73900 0,46300 0,347000 Dừng DLVNINDEX 0,04670 0,73900 0,46300 0,347000 Dừng
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ kết quả bảng 4.2 cho thấy khi tiến hành sai phân bậc 1 thì tất cả các biến đều dừng ở tất cả các mức ý nghĩa
Như vậy khi kết hợp các tiêu chuẩn kiểm định, ta có thể kết luận các biến dừng ở mức sai phân bậc một.
Kết quả kiểm định Granger
Kết quả xác định độ trễ tối ưu:
Trước khi thực hiện kiểm định nhân quả Granger, việc xác định độ trễ tối ưu là bước đầu tiên cần thiết Để chọn độ trễ tối ưu, chúng ta sử dụng các thông số từ các tiêu chí khác nhau như LR, FPE, AIC và HQ, áp dụng cho các thứ tự độ trễ khác nhau.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra chọn độ trễ
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
Dấu * nghĩa là: độ trễ phù hợp được chọn theo các tiêu chí
LR: sequential modified LR test statistic (tại mức ý nghĩa 5%)
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Tính toán của tác giả
Như vậy từ bảng 4.3, dựa theo các tiêu chí LR, FPE, AIC ta có thể thấy độ trễ tối ưu cho mô hình được chọn là 2 tháng
Kết quả kiểm định AR Roots cho thấy tất cả nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị, điều này khẳng định tính ổn định của mô hình ước lượng và đảm bảo độ tin cậy của kết quả.
Hình 4.1: Kết quả kiểm định AR Roots
Nguồn: Tính toán của tác giả
Mô hình VAR trong nghiên cứu này cho ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán, đã được xác định là tối ưu với bậc độ trễ là 2 tháng.
Kết quả kiểm định Granger:
Kết quả kiểm định Granger cho thấy mối quan hệ tác động ngắn hạn giữa ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán, với độ trễ hai tháng.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Granger
Giả thuyết H0 Độ trễ F-Statistic Prob
DLREER không tác động lên DLIR 2 4,49530 0,0126 DLIR không tác động lên DLREER 3,44997 0,0340
DLVNINDEX không tác động lên DLIR 2 0,40602 0.6670 DLIR không tác động lên DLVNINDEX 0,09487 0,9095
DLVNINDEX không tác động lên DLREER 2 0,19357 0,8242 DLREER không tác động lên DLVNINDEX 0,81284 0,4454
Nguồn: Tính toán của tác giả
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Từ bảng kết quả kiểm định Granger ta có thể thấy:
Tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER có tác động nhân quả Granger đến lãi suất IR, trong khi lãi suất IR cũng có tác động nhân quả Granger ngược lại đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER, với mức ý nghĩa 5%.
Giá chứng khoán VNINDEX và lãi suất IR không tác động nhân quả lên nhau
Giá chứng khoán VNINDEX và tỷ giá hối đoại thực hiệu lực không tác động nhân quả lên nhau.
Kết quả hàm phản ứng đẩy
Từ phụ lục C – Đồ thị các hàm phản ứng đẩy cho thấy:
Cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đã khiến lãi suất giảm xuống 0,08% và duy trì trạng thái này trong 7 tháng trước khi trở về cân bằng Trong khi đó, cú sốc giá chứng khoán đã làm tăng lãi suất nhưng không đáng kể, chỉ khoảng 0,3%, và tác động này kéo dài từ tháng 2 đến tháng thứ 8.
Cú sốc từ lãi suất nội tại có ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự biến động của lãi suất, và tác động này kéo dài trong 10 tháng tiếp theo cho đến khi đạt được trạng thái cân bằng.
Phản ứng của tỷ giá trước các cú sốc tỷ giá thể hiện rõ ràng và kéo dài trong 6 tháng, chiếm tỷ lệ cao nhất Ngược lại, tỷ giá thực hiệu lực không có xu hướng rõ ràng trước các cú sốc lãi suất, với sự tăng giảm bất thường khoảng 4% trong 4 tháng đầu Đối với các cú sốc giá chứng khoán, tác động đến tỷ giá hối đoái thực hiệu lực là không đáng kể, chỉ ghi nhận biên độ tăng/giảm khoảng 0,1% trong 4 tháng đầu.
Phản ứng của giá chứng khoán trước các cú sốc lãi suất là không đáng kể, gần như không thay đổi và chỉ diễn ra trong hai tháng đầu Trong khi đó, các cú sốc tỷ giá hối đoái thực sự có tác động làm tăng giá chứng khoán với biên độ nhỏ khoảng 0,1%, ảnh hưởng trong vòng bốn tháng đầu Đặc biệt, cú sốc từ chính giá chứng khoán VNINDEX có tác động lớn nhất đến sự thay đổi giá của VNINDEX và kéo dài trong thời gian dài hơn.
7 tháng sau đó để về vị trí cân bằng
Qua các hàm phản ứng đẩy và kiểm định nhân quả Granger, có thể thấy rằng giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán VNINDEX hầu như không có sự tác động lẫn nhau Cụ thể, tác động của cú sốc giá chứng khoán VNINDEX lên tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và lãi suất là rất nhỏ, trong khi tác động của cú sốc lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực lên giá chứng khoán VNINDEX gần như không tồn tại Dù có mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, nhưng kết quả vẫn còn yếu và biến động hàm phản ứng đẩy không rõ ràng.
Lãi suất, tỷ giá hối đoái và chỉ số chứng khoán VNIDEX bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi nhiều yếu tố trong nền kinh tế Chính phủ Việt Nam duy trì tỷ giá gần như cố định, chỉ điều chỉnh trong biên độ hẹp, trong khi chính sách lãi suất là công cụ của chính sách tiền tệ, chịu tác động từ nhiều mục tiêu khác nhau Thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ và tâm lý đầu tư của các nhà đầu tư thường mang tính bầy đàn.
4.4 Kết quả phân rã phương sai: Để phân tích mức độ đóng góp của các cú sốc của các biến tác động lên nhau và khẳng định lại kết quả thu được từ các hàm phản ứng đẩy tác giả đã sử dụng thêm kết quả phân rã phương sai
Bảng 4.5: Kết quả phân rã phương sai của lãi suất
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy lãi suất chịu ảnh hưởng hoàn toàn 100% bởi cú sốc của chính nó ngay từ thời điểm đầu tiên, và tỷ trọng này giảm dần nhưng vẫn duy trì trên 93% trong các thời gian tiếp theo Tác động của cú sốc từ tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán là không đáng kể, với tỷ lệ tác động của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực khoảng 6,5%, trong khi tác động từ giá chứng khoán chỉ đạt 0,5% Những kết quả này nhất quán với các kiểm định Granger và hàm phản ứng đẩy đã được thực hiện trước đó.
Bảng 4.6: Kết quả phân rã phương sai của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả phân rã phương sai của tỷ giá hối đoái thực hiệu lực cho thấy rằng tại thời điểm đầu tiên, tỷ giá chịu ảnh hưởng 99,9% bởi cú sốc của chính nó và 1% bởi cú sốc lãi suất Trong kỳ tiếp theo, cú sốc từ lãi suất tác động lên tỷ giá thực hiệu lực tăng lên 3,69% và giữ tỷ lệ gần 3,9% trong toàn bộ thời gian tiếp theo Mặc dù tác động từ cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu lực lên chính nó giảm, nhưng vẫn chiếm tỷ trọng cao trên 95% trong thời gian còn lại Ngược lại, tác động từ giá chứng khoán là rất yếu ớt, chỉ chiếm khoảng 0,39%.
Bảng 4.7: Kết quả phân rã phương sai của giá chứng khoán
Cholesky Ordering: DLIR DLREER DLVNINDEX
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả phân rã phương sai của giá chứng khoán cho thấy tại thời điểm đầu tiên, tỷ giá chủ yếu chịu ảnh hưởng từ cú sốc của chính nó (99,2%), tiếp theo là cú sốc lãi suất (0,35%) và cú sốc tỷ giá thực hiệu lực (0,39%) Trong kỳ tiếp theo, cú sốc từ tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tăng lên 1,48% và duy trì tỷ lệ gần 1,8% trong suốt thời gian tiếp theo Trong khi đó, các tác động từ lãi suất không có sự thay đổi lớn và tác động từ giá chứng khoán giảm xuống nhưng vẫn chiếm tỷ trọng lớn (97,7%).
4.5 Kết quả kiểm định đồng liên kết:
Nghiên cứu này áp dụng độ trễ trong mô hình VAR để kiểm tra sự tồn tại của đồng liên kết giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán Sử dụng phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen, chúng tôi đã thu được bảng kết quả đồng liên kết dựa trên thống kê Trace và thống kê Maximum Eigenvalue.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa 3 biến
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Thống kê Maximum Eigenvalue
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Nguồn: Tính toán của tác giả
Dựa trên giá trị thống kê Trace, giá trị riêng lớn nhất của các ma trận (Max Eigenvalue) cho thấy không tồn tại mối liên hệ đồng liên kết lâu dài giữa ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER và giá chứng khoán VNINDEX.
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có mối liên kết dài hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán Điều này phù hợp với kỳ vọng đã đề ra và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây.
4.6 Kiểm định wavelet liên tục (Continuous wavelet transform - CWT):
Trước khi áp dụng các phương pháp biến đổi wavelet, chuỗi thời gian cần được chuyển đổi thành chuỗi phân vị Quá trình này giúp chuyển đổi các giá trị thành hàm mật độ xác suất, từ đó các biến đổi chuỗi giá trị có thể được thực hiện hiệu quả.
“tuyến tính hơn” với xu hướng 7
Các biểu đồ wavelet liên tục, wavelet chéo và wavelet coherence tương ứng với các chuỗi dữ liệu thô được trình bày trong Phụ lục D, E, F So với các chuỗi dữ liệu thời gian chưa được chuẩn hóa, biểu đồ sau khi chuyển đổi về hàm mật độ xác suất (pdf) cho thấy sự tập trung năng lượng chính xác hơn và ít phân bố rải rác hơn so với các chuỗi dữ liệu thô.
Kết quả kiểm định đồng liên kết
Nghiên cứu này áp dụng độ trễ trong mô hình VAR để kiểm tra sự tồn tại đồng liên kết giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán Kết quả được thu thập thông qua phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen, với bảng kết quả dựa trên thống kê Trace và thống kê Maximum Eigenvalue.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định đồng liên kết giữa 3 biến
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Thống kê Maximum Eigenvalue
Số vectơ đồng liên kết Eigenvalue
Nguồn: Tính toán của tác giả
Dựa trên giá trị thống kê Trace, giá trị riêng lớn nhất của các ma trận (Max Eigenvalue) cho thấy không có mối liên hệ đồng liên kết lâu dài giữa ba biến: lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER và giá chứng khoán VNINDEX.
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có mối liên hệ dài hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán Điều này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và nhất quán với các nghiên cứu thực nghiệm trước đó.
Kiểm định wavelet liên tục (Continuous wavelet transform - CWT)
Trước khi áp dụng các phương pháp biến đổi wavelet, chuỗi thời gian cần được chuyển đổi thành các phân vị Quá trình này biến đổi các giá trị thành hàm mật độ xác suất, giúp cho các biến đổi chuỗi giá trị có khả năng phản ứng hiệu quả hơn.
“tuyến tính hơn” với xu hướng 7
Các biểu đồ wavelet liên tục, wavelet chéo và wavelet coherence tương ứng với các chuỗi dữ liệu thô được trình bày trong Phụ lục D, E, F Khi so sánh với các chuỗi dữ liệu thời gian chưa được chuẩn hóa, các biểu đồ sau khi chuyển đổi về hàm mật độ xác suất (pdf) cho thấy sự tập trung mật độ năng lượng chính xác hơn, đồng thời giảm thiểu sự phân bố rải rác so với các chuỗi dữ liệu thô.
Các wavelet được áp dụng cho từng chuỗi thời gian liên quan đến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực và giá chứng khoán, nhằm phân tích chúng trong không gian tần số-thời gian.
Hình 4.2: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa của lãi suất
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Bài nghiên cứu này dựa trên 7 lý thuyết giải thích của tác giả về mô hình và các mã code được sử dụng, có thể tham khảo tại: http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence.
Hình 4.3: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa của tỷ giá
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Hình 4.4: Quang phổ Wavelet liên tục theo dữ liệu chuẩn hóa giá chứng khoán
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a Qua ba hình 4.2, 4.3, 4.4 có thể thấy rằng:
Trong giai đoạn khủng hoảng từ năm 2007 đến 2011, lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán VNINDEX đã có xu hướng biến động mạnh, thể hiện rõ qua các mức năng lượng được đánh dấu bằng màu đỏ đậm trong hình vẽ.
Kiểm định Cross wavelet transform (XWT)
Các biến đổi wavelet chéo giúp xác định các miền trong không gian tần số - thời gian, nơi mà các chuỗi thời gian thể hiện năng lượng chung cao.
4.5.1 Xem xét mối liên kết của cặp lãi suất – tỷ giá REER
Hình 4.5: Quang phổ Wavelet chéo theo dữ liệu chuẩn hóa lãi suất-tỷ giá
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Từ hình 4.5 ta có các nhận xét như sau:
Từ tháng 8 năm 2000 đến tháng 6 năm 2001, lãi suất và tỷ giá hối đoái có xu hướng di chuyển cùng chiều, với lãi suất có sự phản ứng sớm hơn từ 2-4 tháng so với tỷ giá hối đoái Điều này cho thấy trong giai đoạn này, khi lãi suất tăng, tỷ giá hối đoái cũng tăng, nhưng tỷ giá cần thêm thời gian để điều chỉnh theo những thay đổi của thị trường Đặc biệt, vào tháng 8 năm 2000, Ngân hàng Nhà nước đã công bố một cơ chế lãi suất mới, trong đó lãi suất cho vay nội tệ của ngân hàng được điều chỉnh theo lãi suất cơ bản do Ngân hàng Nhà nước công bố.
Các ngân hàng không được tính lãi suất cho vay vượt quá lãi suất cơ bản cộng 0,3%/tháng cho vốn ngắn hạn và 0,5%/tháng cho vốn trung, dài hạn Cơ chế lãi suất cơ bản này cho phép các ngân hàng định mức lãi suất cho vay khác nhau dựa trên mức độ rủi ro, thay vì áp dụng một mức chung như trước Sự cạnh tranh trong hệ thống tổ chức tín dụng đã tăng, dẫn đến lãi suất tiền gửi cao hơn và cải thiện hiệu quả phân bổ vốn, thu hút nguồn ngoại tệ và làm tăng giá trị nội tệ.
Từ tháng 3 đến tháng 10 năm 2005, lãi suất và tỷ giá hối đoái có xu hướng đi lên cùng lúc, với tỷ giá hối đoái phản ứng sớm hơn khoảng 2,5-3 tháng so với chu kỳ Năm 2005, nền kinh tế đối mặt với nhiều yếu tố bất lợi, bao gồm thâm hụt ngân sách của Mỹ gia tăng, giá dầu cao và các cơn bão lớn ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế.
Các nhà phân tích dự đoán rằng đồng USD sẽ giảm mạnh tại Mỹ, trong khi ở Việt Nam, đồng USD trở nên kém hấp dẫn Mặc dù chiếm 65% tổng giá trị trong kho dự trữ ngoại tệ, tỷ giá đồng USD chỉ tăng 0,7% trong năm 2005, so với mức tăng 30,7% của vàng Lợi suất của đồng USD thấp hơn nhiều so với các phương thức tiết kiệm khác, khiến người dân chuyển đổi USD sang tiền đồng để gửi tiết kiệm hoặc mua vàng, do lãi suất gửi USD kỳ hạn 1 năm thấp hơn mức tăng giá hàng hóa tiêu dùng 3% và lãi suất tiết kiệm bằng đồng Việt Nam thấp hơn 4% Năm 2005, Ngân hàng Nhà nước đã 3 lần điều chỉnh tăng lãi suất tái cấp vốn và lãi suất chiết khấu, cùng với 2 lần tăng lãi suất cơ bản Cụ thể, lãi suất tái cấp vốn tăng từ 5,0% lên 5,5% và lãi suất chiết khấu từ 3,0% lên 3,5%, trong khi lãi suất cơ bản tăng từ 7,5% lên 7,8%.
8 Theo Tổng cục thống kê: http://www.gso.gov.vn/ hướng tăng từ kiều hối, viện trợ và đầu tư nước ngoài, khách du lịch càng làm cho sức hút của USD tại thị trường trong nước càng giảm Như vậy, trong giai đoạn này, tỷ giá hối đoái chỉ tăng nhẹ, lãi suất cũng tăng nhưng không phải chịu ảnh hưởng từ tác động của tỷ giá hối đoái mà là do các áp lực từ giá vàng tăng mạnh và các điều kiện kinh tế vĩ mô
Từ tháng 2 đến tháng 11 năm 2008, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có xu hướng ngược pha, với lãi suất sớm pha hơn ở mức 3,5-6 tháng Năm 2008 chứng kiến nhiều biến động bất ổn, lãi suất thay đổi với xu hướng tăng trong các tháng đầu năm và giảm trong các tháng sau, dẫn đến việc tác giả chia nội dung thành hai giai đoạn Giai đoạn đầu năm 2008, chính phủ thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ, tăng lãi suất từ 1%-2,5% nhằm kiềm chế lạm phát, ảnh hưởng đến tính thanh khoản của các ngân hàng thương mại Ngày 13/02/2008, NHNN phát hành tín phiếu bắt buộc trị giá 20.300 tỷ đồng, kỳ hạn 364 ngày với lãi suất 7,8%, gây áp lực lên lượng tiền trong lưu thông và làm nhiều ngân hàng rơi vào tình trạng kém thanh khoản, buộc họ phải nâng lãi suất huy động lên đến 14% Cuộc đua lãi suất bùng nổ với lãi suất qua đêm trên liên ngân hàng đạt kỷ lục 20-25%, trong khi lãi suất huy động trên thị trường tăng từ 8,5% vào tháng 1 lên trên 10% vào cuối tháng 2, với một số ngân hàng như DongA Bank và ABBank có lãi suất cao nhất lên đến 13,56% và 13,8%, SeABank đạt 14,4% vào ngày 27/2/2008.
Từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2008, tỷ giá USD/VND trên thị trường liên ngân hàng giảm mạnh từ 16.112 đồng xuống còn 15.960 đồng, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố Đầu tiên, lượng kiều hối chuyển về nước lớn (5,5 tỷ USD) do thời điểm gần Tết dương lịch Thứ hai, cuộc khủng hoảng toàn cầu bắt nguồn từ Mỹ đã tác động đến tâm lý nhà đầu tư, trong khi thành công của nền kinh tế Việt Nam năm 2007 đã làm tăng sức hấp dẫn của thị trường đầu tư Điều này dẫn đến sự gia tăng cung USD trong những tháng cuối năm 2007 và đầu năm 2008, khiến VND mạnh lên so với USD Bên cạnh đó, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã điều chỉnh biên độ tỷ giá USD/VND từ 0,75% lên 1% vào ngày 10/03/2008 để hạn chế bơm tiền ra lưu thông Cuối cùng, việc Cục Dự Trữ Liên Bang Mỹ cắt giảm lãi suất USD từ 5,25% xuống 3% đã làm giảm lãi suất huy động vốn USD của các ngân hàng thương mại xuống dưới 4%, dẫn đến hiện tượng thừa USD và sự chuyển hướng của nhà đầu tư sang mua vàng hoặc giữ tiền đồng để hưởng lãi suất cao.
Vào ngày 16 tháng 5 năm 2008, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành quyết định số 16/2008/QĐ-NHNN, quy định mức trần lãi suất cho vay không vượt quá 150% lãi suất cơ bản Với lãi suất cơ bản hiện tại là 8.75%, mức trần lãi suất cho vay được xác định là 13.125%.
Hình 4.6 : Biểu đồ diễn biến các lãi suất chủ chốt từ đầu năm 2008 (%)
Với tình hình lạm phát cao và việc các ngân hàng thương mại không thể huy động vốn ở mức thấp, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã quyết định tăng lãi suất cơ bản từ 8,75% lên 12% vào ngày 19/05/2008, và tiếp tục tăng lên 14% vào ngày 11/06/2008 Sau sự can thiệp của NHNN từ tháng 7/2008, lãi suất bắt đầu hạ nhiệt và ổn định trở lại mức 9% vào cuối năm Tuy nhiên, trong nửa cuối năm 2008, tỷ giá lại tăng do nhu cầu mua ngoại tệ để trả nợ của doanh nghiệp xuất nhập khẩu cao, cùng với việc nhập khẩu vàng gia tăng do chênh lệch giá Thêm vào đó, sự rút vốn của nhà đầu tư nước ngoài khi bán trái phiếu chính phủ cũng góp phần vào tình hình này, trong khi tăng trưởng kinh tế Mỹ có dấu hiệu khởi sắc, làm tăng nhu cầu chuyển vốn về nước Cung ngoại tệ giảm do NHNN không cho vay ngoại tệ đối với doanh nghiệp xuất khẩu theo quyết định số 09/2008/QĐ, làm giảm tình trạng doanh nghiệp vay ngoại tệ bán lại trên thị trường.
Trong giai đoạn hiện nay, lãi suất và tỷ giá hối đoái có mối quan hệ ngược chiều, với lãi suất thường thay đổi trước tỷ giá Tuy nhiên, tỷ giá hối đoái còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô khác ngoài lãi suất.
Từ tháng 11 năm 2009 đến tháng 2 năm 2010, các mũi tên trong biểu đồ cho thấy sự phân tán xu hướng mà không có một xu hướng rõ ràng, nhưng đều hướng sang phải, cho thấy lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiện cùng một pha trong khoảng 3-4 tháng Sự biến động không rõ xu hướng này có thể được lý giải bởi sự điều chỉnh tỷ giá và lãi suất của Ngân hàng Nhà nước trước tình hình kinh tế quốc gia, thay vì do tác động lẫn nhau giữa lãi suất và tỷ giá Thời gian biến động này được thể hiện trên biểu đồ là khá ngắn, chỉ khoảng 2-3 tháng vào cuối năm 2009 và đầu năm 2010.
NHNN đã điều chỉnh lãi suất và tỷ giá nhằm ứng phó với biến động giá vàng trong nước và quốc tế Từ đầu năm 2009, giá vàng thế giới tăng từ khoảng 880 USD/oz lên gần 1.090 USD/oz vào cuối năm, tương đương với mức tăng 24% Tại Việt Nam, giá vàng cũng tăng mạnh từ gần 18 triệu đồng/lượng lên 26,5 triệu đồng/lượng, tức tăng 47% Sự sốt vàng đã dẫn đến sự gia tăng giá USD, buộc NHNN phải công bố cho phép nhập khẩu vàng để giảm áp lực lên cung vàng và hạ nhiệt giá USD Đồng thời, NHNN điều chỉnh tỷ giá bình quân liên ngân hàng tăng 5,44% và thu hẹp biên độ tỷ giá USD/VND từ 5% xuống 3%, cũng như tăng lãi suất cơ bản tiền đồng lên 8% Ngoài ra, NHNN đã hỗ trợ các tổ chức tín dụng có mức âm ngoại tệ bằng cách yêu cầu các tập đoàn, tổng công ty nhà nước bán ngoại tệ cho các tổ chức này.
10 Theo thời báo kinh tế Việt Nam: http://vneconomy.vn/ động ngoại hối nhằm làm giảm áp lực đề nặng lên nguồn cung ngoại tệ, khiến cho ngoại tệ và lãi suất có những thay đổi bất thường trong 2 tháng cuối năm 2009
Khoảng thời gian từ tháng 8 đến tháng 12 năm 2010, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có xu hướng ngược pha, với lãi suất sớm pha hơn 2-3 tháng chu kỳ Giai đoạn này bị ảnh hưởng bởi thông tư số 03/2010/TT-NHNN quy định lãi suất tiền gửi tối đa bằng USD là 1,0%/năm, gây sốc cho các tổ chức và cá nhân có tiền gửi USD trước đó với lãi suất 4-4.5%/năm Điều này dẫn đến xu hướng chuyển đổi từ USD sang VND với lãi suất cao hơn, nhưng không diễn ra ồ ạt do phần lớn tiền gửi USD là của doanh nghiệp xuất nhập khẩu cho các hợp đồng trước đó Thay đổi trong lãi suất và tỷ giá chỉ diễn ra trong thời gian ngắn, và không chỉ bị ảnh hưởng bởi lãi suất mà còn bởi các quyết định khác của Ngân hàng Nhà nước, như quyết định số 74/QĐ-NHNN ngày 18/01/2010 giảm tỷ lệ dự trữ bắt buộc bằng ngoại tệ, tăng nguồn vốn cho các ngân hàng thương mại cho vay USD.
Kiểm định Wavelet cohenrence (WTC)
Khác với các biến đổi wavelet chéo, các wavelet coherence tập trung vào việc xác định các vùng trong không gian tần số - thời gian, nơi hai chuỗi thời gian đồng chuyển động, mà không cần phải có mức năng lượng cao.
4.6.1 Xem xét mối liên kết của cặp lãi suất – tỷ giá REER
Hình 4.9: Wavelet cohenrence theo dữ liệu chuẩn hóa lãi suất-tỷ giá hối đoái
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Từ kết quả của hình 4.9 và kết hợp so sánh các kết quả từ Wavelet chéo từ mục 4.5, ta có các nhận xét sau:
Có sự tương đồng giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái, được xác định thông qua phân tích wavelet chéo và wavelet coherence trong một số thời điểm nhất định.
Từ tháng 8/2000 đến tháng 1/2002, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiện có xu hướng đồng pha, với lãi suất sớm hơn khoảng 3.5-4.5 tháng chu kỳ Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã điều hành lãi suất cơ bản kèm biên độ, công bố định kỳ hàng tháng và điều chỉnh kịp thời khi cần thiết Các tổ chức tín dụng (TCTD) ấn định lãi suất cho vay bằng nội tệ không vượt quá lãi suất cơ bản cộng biên độ do Thống đốc NHNN quy định, điều này giúp hạn chế tính thị trường của lãi suất Tuy nhiên, cơ chế này cho phép các ngân hàng định mức lãi suất khác nhau tùy theo rủi ro, làm tăng cạnh tranh trong hệ thống tín dụng, dẫn đến lãi suất tiền gửi tăng và cải thiện hiệu quả phân bổ vốn Kết quả từ phân tích wavelet cho thấy lãi suất sớm hơn tỷ giá khoảng 3-4 tháng trong giai đoạn từ 8/2000 đến 6/2001.
Từ tháng 5/2004 đến tháng 12/2005, lãi suất và tỷ giá hối đoái có mối quan hệ ngược pha, với lãi suất có độ trễ khoảng 4,5-7 tháng Kết quả từ phân tích wavelet coherence cho thấy thời gian tương tác dài hơn so với wavelet chéo, nhưng lại cho kết quả ngược về độ sớm pha do độ trễ trong wavelet coherence Trong giai đoạn này, tỷ giá hối đoái chỉ tăng nhẹ, trong khi lãi suất tăng chủ yếu do áp lực từ giá vàng và điều kiện kinh tế vĩ mô, dẫn đến sự không thống nhất giữa hai phương pháp phân tích.
Từ tháng 7/2007 đến tháng 9/2009, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có mối quan hệ ngược pha, với lãi suất sớm pha hơn từ 4 đến 7,5 tháng Kết quả này tương tự như kết quả từ phương pháp wavelet chéo, tuy nhiên, mức sớm pha của wavelet coherence rộng hơn, từ 4 đến 7,5 tháng so với 3,5 đến 6 tháng của wavelet chéo Điều này cho thấy rằng lãi suất và tỷ giá di chuyển ngược pha, với sự thay đổi trong lãi suất diễn ra trước sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái, mặc dù tỷ giá cũng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô khác.
Có một số điểm khác biệt trong mối quan hệ giữa lãi suất và tỷ giá hối đoái được phân tích thông qua phương pháp wavelet coherence, kết hợp với kết quả từ wavelet chéo tại một số thời điểm cụ thể.
Từ tháng 9/2003 đến tháng 11/2003, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực có cùng pha, với tỷ giá hối đoái thực hiệu lực sớm pha hơn khoảng 3-4 tháng Ngược lại, từ tháng 4/2014 đến tháng 12/2014, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực đang ngược pha, với tỷ giá hối đoái thực hiệu lực sớm pha khoảng 2-2.5 tháng Tuy nhiên, các biến động trong mối quan hệ này vẫn chưa rõ ràng để xác định xu hướng và chỉ tồn tại trong thời gian ngắn.
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi phân tích các khoảng thời gian có độ trễ pha và sớm pha dài hạn, bao gồm các giai đoạn từ tháng 3/2002 đến tháng 10/2004, tháng 3/2007 đến tháng 5/2010, tháng 11/2008 đến tháng 1/2012, và tháng 9/2012 đến tháng 11/2013 Trong các giai đoạn này, lãi suất và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực thường có xu hướng ngược pha, với lãi suất sớm pha hơn ở mức 12-20 tháng chu kỳ trong giai đoạn đầu, và tỷ giá hối đoái sớm pha hơn ở mức 32-40 tháng chu kỳ trong giai đoạn tiếp theo Tuy nhiên, các khoảng thời gian có độ sớm pha/trễ pha quá dài thường khó có ý nghĩa thực tiễn, do đó nghiên cứu sẽ tập trung vào các tác động với độ trễ ngắn hạn hơn.
4.6.2 Xem xét mối liên kết của cặp tỷ giá REER –giá chứng khoán VNINDEX:
Hình 4.10: Wavelet cohenrence dữ liệu chuẩn hóa tỷ giá hối đoái - giá chứng khoán
Nguồn: Tính toán của tác giả, kết quả từ Matlab 2013a
Từ kết quả của hình 4.10 và kết hợp so sánh các kết quả từ Wavelet chéo từ mục 4.5.2, ta có các nhận xét sau:
Có một số điểm tương đồng trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán, được xác định từ kết quả phân tích wavelet chéo và độ tương đồng wavelet.
Khoảng thời gian từ tháng 6 đến tháng 12 năm 2004 cho thấy tỷ giá hối đoái và chỉ số giá chứng khoán có cùng pha, với giá chứng khoán sớm hơn 3-4 tháng trong chu kỳ Kết quả này tương đồng với phân tích wavelet chéo về độ sớm pha của giá chứng khoán Sự kết hợp giữa hai phương pháp cho thấy chỉ số Vnindex tăng trong giai đoạn này, khiến thị trường Việt Nam trở nên hấp dẫn đối với vốn đầu tư nước ngoài, dẫn đến nhu cầu VND tăng và tạo áp lực lên tỷ giá hối đoái.
Từ tháng 2 đến tháng 4 năm 2008, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán có xu hướng ngược pha, với tỷ giá hối đoái sớm pha hơn ở mức 6-6.5 tháng chu kỳ Trong giai đoạn từ tháng 11 năm 2008 đến tháng 5 năm 2009, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực tiếp tục cho thấy sự ngược pha với giá chứng khoán, với tỷ giá sớm pha hơn ở mức 2-3 tháng chu kỳ Kết quả này tương đồng với phân tích wavelet chéo cho giai đoạn 2/2008-5/2009, khi các biện pháp kiềm chế lạm phát và thắt chặt tiền tệ từ quý 1 năm 2008 đã gây ra cú sốc thanh khoản, làm tăng lãi suất và biến động tỷ giá hối đoái Những tác động vĩ mô trong và ngoài nước, cùng với chính sách thắt chặt tiền tệ, đã khiến giá bất động sản giảm và nhà đầu tư nước ngoài rút vốn, dẫn đến sự sụt giảm của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Có sự khác biệt rõ rệt trong mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán, được thể hiện qua phân tích coherence bằng wavelet và kết quả từ wavelet chéo trong một số khoảng thời gian nhất định.
Từ tháng 3 đến tháng 12 năm 2014, biểu đồ cho thấy tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán có mối quan hệ ngược pha, với giá chứng khoán có xu hướng biến động sớm hơn Tuy nhiên, sự biến động này chưa rõ ràng và chỉ tồn tại trong thời gian ngắn, chịu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài như sự kiện biển Đông và biến động giá dầu thế giới Cụ thể, từ cuối tháng 4, VN-Index giảm hơn 11%, xuống mức thấp nhất 508,51 điểm, trong khi HNX-Index giảm hơn 13%, còn 68,74 điểm.
Trong giai đoạn từ tháng 3/2007 đến tháng 1/2008, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán có mối quan hệ ngược pha, với tỷ giá hối đoái sớm pha hơn khoảng 8-11 tháng Từ tháng 8/2013 đến tháng 4/2014, cả hai chỉ số này đều có cùng pha, trong đó giá chứng khoán sớm pha hơn khoảng 7-8,5 tháng Trong khoảng thời gian từ tháng 6/2004 đến tháng 3/2012, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán lại ngược pha, với giá chứng khoán sớm pha hơn từ 30-64 tháng Tuy nhiên, các chu kỳ dài hạn này khó có ý nghĩa thực tiễn, vì vậy nghiên cứu sẽ tập trung vào các tác động với độ trễ ngắn hạn hơn.
4.6.3 Xem xét mối liên kết của cặp lãi suất – chỉ số giá chứng khoán VNINDEX:
Từ kết quả của hình 4.11 và kết hợp so sánh các kết quả từ Wavelet chéo từ mục 4.5.3, ta có các nhận xét sau:
14 Số liệu theo Thời Báo Kinh Tế Sài Gòn
Có sự tương đồng giữa lãi suất và giá chứng khoán được xác định qua kết quả phân tích wavelet chéo và wavelet coherence trong một số khoảng thời gian nhất định.
So sánh kết quả kiểm định của hai mô hình VAR và Wavelet
Kết quả từ mô hình tự hồi quy vectơ VAR:
Kết quả từ kiểm định Granger cho thấy tỷ giá hối đoái thực hiệu lực (REER) có tác động nhân quả lên lãi suất (IR) và ngược lại, với mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, giữa giá chứng khoán VNINDEX và lãi suất IR cũng như giữa giá chứng khoán VNINDEX và tỷ giá hối đoái thực hiệu lực không có mối quan hệ nhân quả nào.
Theo bảng kết quả đồng liên kết mục 4.4, không tồn tại mối liên hệ đồng liên kết lâu dài giữa ba biến lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực REER và giá chứng khoán VNINDEX.
Khi kết hợp kết quả này với các nghiên cứu trước đây tại các quốc gia mới nổi, có thể thấy rằng không có mối liên kết dài hạn giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán Hơn nữa, các mối liên kết ngắn hạn thường yếu và không rõ ràng.
Kết quả từ mô hình wavelet:
Theo phương pháp wavelet chéo, các mối quan hệ động giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực và giá chứng khoán thể hiện rõ trong giai đoạn khủng hoảng từ tháng 3/2007 đến tháng 7/2010, với mức năng lượng biến động cao Ngược lại, trong các giai đoạn ổn định, các mối liên kết này không xuất hiện Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về các thị trường mới nổi Biểu đồ cho thấy có sự đồng liên kết ngắn hạn trong năm 2008, với lãi suất dẫn trước giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái, trong khi giá chứng khoán VININDEX cũng dẫn trước tỷ giá hối đoái Điều này cho thấy chính sách thắt chặt tiền tệ trong giai đoạn này đã có tác động rõ rệt.
Năm 2008 đã gây ra các cuộc chạy đua lãi suất, dẫn đến cú sốc thanh khoản và ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường tài sản Giá bất động sản bắt đầu giảm, trong khi thị trường chứng khoán Việt Nam bước vào chu kỳ sụt giảm do lo ngại về bất ổn vĩ mô Các nhà đầu tư nước ngoài gia tăng rút vốn, nhu cầu mua ngoại tệ tăng cao, tạo áp lực lên tỷ giá Mặc dù có sự biến động liên kết từ tháng 3/2007 đến tháng 7/2010, nhưng độ lệch pha 32-48 tháng quá lớn khiến cho các biến động này không có nhiều ý nghĩa, cho thấy rằng sự liên kết trong ngắn hạn là yếu và không rõ ràng.
Các nghiên cứu cho thấy không có mối liên kết lâu dài giữa lãi suất, tỷ giá hối đoái thực và giá chứng khoán, điều này được xác nhận qua các phân tích wavelet chéo và wavelet coherence.
Hai mô hình đã cho thấy sự tương đồng trong kết quả từ cùng một bộ dữ liệu, chứng tỏ rằng mô hình wavelet phù hợp với thị trường Việt Nam Thêm vào đó, biểu đồ đường sóng wavelet cung cấp cái nhìn chi tiết về diễn biến của các mối liên kết theo thời gian, cũng như cái nhìn tổng quan về nền kinh tế.
