Mô hình hồi quy gộp: tất cả các hệ số trong mô hình không thay đổi theo thời gian và đơn vị chéo;
ô hình tác động cố định theo đơn vị chéo: hệ số trục tung biến đổi theo các đơn vị chéo;
ô hình tác động cố định tổng hợp: hệ số trục tung biến đổi theo các đơn vị chéo và thời gian;
ô hình tác động ngẫu nhiên theo đơn vị chéo: sự khác biệt của các đơn vị chéo sẽ chứa đựng trong thành phần sai số ngẫu nhiên.
Trong quá trình lựa chọn mô hình, chúng ta phải xem xét kiểm định Durbin – atson để xem có hiện tượng tự tương quan hay không, theo lý thuyết giá trí Durbin – atson thuộc khoảng (1 3) thì không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Việc lựa chọn giữa mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên, chúng ta sẽ căn cứ vào kiểm định Hausman, với giả thiết H0 là các hệ số ước lượng của hai mô hình trên không có sự khác biệt căn bản; nếu giả thiết H0 bị bác bỏ (thường thì Prob. <0.1) thì FEM sẽ phù hợp hơn RE . Tương tự, việc lựa chọn mô hình hồi quy gộp hay mô hình tác động ngẫu nhiên chúng ta căn cứ vào kiểm định Likelihook ratio; H0 bác bỏ thì FEM giải thích tốt hơn mô hình hồi quy gộp.
Table 3: Thống kê mô tả.
Mean | Median | Std. Dev. | Skewness | Kurtosis | Jarque-Bera | Observations | |
Y | 0.011473 | 0.011875 | 0.081307 | 0.282358 | 7.713013 | 835.5391 | 890 |
CPI | 0.004185 | 0.003546 | 0.008142 | -2.15765 | 77.45826 | 206281.8 | 890 |
FX | 0.000574 | -0.00026 | 0.030885 | 1.484837 | 11.19886 | 2819.829 | 890 |
FXR | 0.011791 | 0.009146 | 0.033864 | 0.242274 | 7.307337 | 696.7193 | 890 |
R | -0.00083 | 0 | 0.034738 | -0.31939 | 28.156 | 23482.37 | 890 |
MS | 0.011613 | 0.010756 | 0.015943 | 0.506361 | 4.94753 | 178.6852 | 890 |
EX | 0.016191 | 0.012276 | 0.113518 | 0.375654 | 4.55359 | 110.4381 | 890 |
IM | 0.016539 | 0.009319 | 0.110258 | 0.545812 | 4.426538 | 119.6551 | 890 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số chứng khoán một số nước thị trường mới nổi - 1 -
Tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số chứng khoán một số nước thị trường mới nổi - 2 -
Tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số chứng khoán một số nước thị trường mới nổi - 3 -
Tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số chứng khoán một số nước thị trường mới nổi - 5 -
Tác động của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số chứng khoán một số nước thị trường mới nổi - 6
Xem toàn bộ 55 trang tài liệu này.
Bảng trên cho ta thấy rằng biến Y có giá trị trung bình là 1.1473%/tháng, đây được coi là mức tăng trưởng cao của thị trường chứng khoán của các nước trên thế giới. Điều này phần nào nói lên sự tăng trưởng nhanh của TTCK ở các nước mới nổi. Giá trị thống kê Skewness dương cho thấy biến đó lệch phải và ngược lại. Độ méo càng lớn thì giá tri này càng lớn hơn 0. Skewness của Y có giá trị dương cho thấy tốc độ tăng trưởng chỉ số chứng khoán có phân phối lệch dương.
Để xem xét các biến trong hình hồi quy có đa cộng tuyến hay không, chúng tôi xem xét kết quả từ ma trận tương quan dưới đây.
Table 4: Ma trận tương quan
Y | CPI | FX | FXR | R | MS | EX | IM | |
Y | 1 | |||||||
CPI | -0.03716 | 1 | ||||||
FX | -0.36085 | 0.01045 | 1 | |||||
FXR | 0.260893 | 0.030806 | -0.27809 | 1 | ||||
R | -0.05659 | 0.096421 | 0.04241 | -0.08242 | 1 | |||
MS | -0.00329 | 0.026168 | 0.118584 | 0.043191 | -0.02302 | 1 | ||
EX | 0.052435 | -0.02041 | -0.099 | 0.059613 | 0.029377 | 0.136401643 | 1 | |
IM | 0.007445 | 0.006841 | -0.08853 | 0.107961 | 0.067884 | -0.002337978 | 0.589858 | 1 |
Một sự tượng quan cao giữa hai biến giải thích ngụ ý có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Anderson và các cộng sự (1999) cho rằng giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan được xem là cao nếu nó vượt quá 0.7, còn Brayman và Cramer (2001) lại cho rằng nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan lớn hơn 0.8 thì mới xãy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Bảng trên chúng ta dễ dàng nhận thấy không có hệ số tượng quan nào giữa các biến giải thích là cao và điều đó cho thấy các biến trong mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tương quan cao nhất là cặp EX-IM 58.9858% vẫn còn nhỏ hơn 0% hay 80% vì vậy ta không loại biến nào ra khỏi mô hình hồi quy.
Việc đưa thêm biến phụ thuộc vào bảng ma trận tương quan cũng giúp cho chúng ta phần nào thấy đươc mối quan hệ giữa các biến giải thích với biến phụ thuộc như: Y và CPI
tương quan âm, Y và FX tương quan dương,…Tuy nhiên để thấy được mối quan hệ chính
ác đáng tin cậy hơn thì ta phải chạy mô hình hồi quy.
Các lý thuyết về kỳ vọng dấu tác động của các biến kinh tê vĩ mô đến chỉ số chứng khoán:
Do lạm phát tăng thường k o theo giá đầu vào của hầu hết các doanh nghiệp đều tăng. Mặc khác doanh nghiệp không thể ngay lập tức gia tăng giá bán đầu ra giảm lợi nhuận của doanh nghiệp kéo theo giá chứng khoán giảm.
Tỷ giá tác động lên khả năng cạnh tranh của các công ty đặc biệt doanh nghiệp xuất nhập khẩu. Khi đồng nội tệ bị định giá thấp so với một đồng ngoại tệ thì giá cả xuất khẩu hàng hóa của quốc gia trở nên rẻ hơn so với hàng hóa của nước ngoài tăng khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp xuất khẩu tăng giá cổ phiếu của những công ty này và chiều ngược lại cũng giải thích tương tự. Như vậy, ảnh hưởng của những thay đổi trong tỷ giá lên TTCK tùy thuộc rất lớn vào ưu thế tương đối của các khu vực xuất và nhập khẩu trong nền kinh tế.
Việc gia tăng mức cung tiền danh nghĩa dẫn đến tái cơ cấu lại danh mục đầu tư chuyển hướng sang các tài sản thực làm tăng áp lực lên giá chứng khoán. Trong lý thuyết, có hai dòng quan điểm: thứ nhất (dẫn đầu là Fama (1981)) cho rằng tăng trưởng cung tiền danh nghĩa có tương quan cùng chiều với lạm phát, mà lạm phát lại tương quan ngược chiều với giá chứng khoán tăng trưởng cung tiền sẽ ảnh hưởng ngược chiều lên giá chứng khoán; thứ hai (dẫn đầu là Homa và Jafee (1971)) cho rằng cung tăng dẫn đến lãi suất thực giảm tăng giá cổ phiếu do hai nguyên nhân sau: thứ nhất nó làm giảm lãi suất chiết khấu được sử dụng để chiết khấu các dòng tiền trong tương lai khi định giá chứng khoán, thứ hai với chi phí sử dụng vốn rẻ hơn các công ty có cơ hội để gia tăng đầu tư thu nhập tương lai cao hơn.
Khi lãi suất thấp các nhà đầu tư có u hướng bán trái phiếu để tìm kiếm thu nhập cao hơn từ TTCK – mạo hiểm để có lợi nhuận cao hơn.
Xuất khẩu cao hơn nhập khẩu, một gia tăng trong cán cân uất nhập khẩu như vậy thường đưa ra tín hiệu tốt cho nền kinh tế. Xu hướng giá cả cổ phiếu sẽ tăng khi hầu hết các nhà đầu tư đều cảm nhận được thời kì kinh tế tốt hơn đang rất gần.
Dự trữ ngoại hối tương quan dương với xuất khẩu nên chúng tôi kỳ vọng dấu như biến xuất khẩu.
Table 5: Kỳ vọng dấu của từng biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc Y
Kỳ vọng dấu | |
CPI | Âm |
FX | Âm hoặc dương |
FXR | Dương |
R | Âm |
MS | Âm hoặc dương |
EX | Dương |
IM | Âm |
Ở đây ta sử dụng biến MS(-1), EX(-1) và IM(-1) để khắc phục hiện tượng tự tương quan (thống kê Durbin-Watson nhỏ).
Cung tiền thuộc nhóm chỉ tiêu dự báo của chu kỳ kinh doanh, nó thường đạt đến đỉnh hoặc đáy trước đỉnh hoặc đáy tương ứng của tổng thể nền kình tế (trang 54, sách Đầu tư tài chính – Phan Thị Bích Nguyệt). ặc khác khi cung tiền tăng, đòi hỏi một khoảng thời gian để lượng tiền có thể lưu thông khắp trên thị trường. Do đó đến khi nó tác động đến chỉ số chứng khoán cần một khoảng thời gian nào đó. Ở đây chúng tôi sử dụng mức độ dự báo là -1.
Xuất – nhập khẩu: hai biến này tác động gián tiếp đến chỉ số chứng khoán thông qua tác động lên tỷ giá. ột khi uất - nhập khẩu thay đổi tỷ giá thay đổi theo sau và sau đó tác động đến chỉ số chứng khoán. Qua quá trình này có thể thấy rằng hai biến này chạm đ ến
đỉnh hoặc đáy trước đỉnh hoặc đáy tương ứng của chỉ số chứng khoán. Ở đây chúng tôi sử dụng mức độ dự báo là -1 cho cả hai biến này.
Table 6: Kết quả theo phương pháp hồi quy gộp:
Method: Panel Least Squares | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 0.005520 | 0.002712 | 2.035769 | 0.0421** |
CPI | -0.362138 | 0.363034 | -0.997532 | 0.3188 |
FX | -0.829650 | 0.144101 | -5.757400 | 0.0000* |
FXR | 0.410049 | 0.088864 | 4.614327 | 0.0000* |
R | -0.060211 | 0.089114 | -0.675660 | 0.4994 |
MS(-1) | 0.220777 | 0.098558 | 2.240080 | 0.0253** |
EX(-1) | -0.047730 | 0.029232 | -1.632799 | 0.1029 |
IM(-1) | 0.060460 | 0.025908 | 2.333617 | 0.0198** |
R-squared | 0.164713 | Mean dependent var | 0.011127 | |
Adjusted R-squared | 0.158008 | S.D. dependent var | 0.081527 | |
S.E. of regression | 0.074809 | Akaike info criterion | -2.338709 | |
Sum squared resid | 4.880045 | Schwarz criterion | -2.295255 | |
Log likelihood | 1037.032 | F-statistic | 24.56463 | |
Durbin-Watson stat | 2.034295 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
(*, ** và ***: có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%)
Kết quả từ hồi quy gộp cho thấy lãi suất tương quan âm với chỉ số chứng khoán, tuy nhiên biến này không có ý nghĩa thống kê. Thống kê Durbin-Waston thuộc khoảng (1;3) mô hình không có hiện tượng tự tương quan do chúng tôi khắc phục bằng cách làm trễ biến. Để ác định lại một lần nữa ba biến CPI, R và EX trong mô hình của chúng tôi có thừa hay không ta đùng kiểm định Wald.
Table 7 đ nh a
Equation: Untitled | |||
Test Statistic | Value | df | Probability |
F-statistic | 1.437004 | (3, 872) | 0.2306 |
Chi-square | 4.311011 | 3 | 0.2298 |
Normalized Restriction (= 0) | Value | Std. Err. |
C(2) | -0.362138 | 0.363034 |
C(5) | -0.060211 | 0.089114 |
C(7) | -0.047730 | 0.029232 |
Giả thiết H0: thừa biến. H1: không thừa biến. Ở đây kết quả cho ta thấy Probability lớn hơn 10% nên ta chấp nhận giả thuyết H0. Qua kiểm định Wald ta thấy hai biến CPI, R và EX thừa trong mô hình hồi quy.
Table 8: Kết quả theo ô hình tác động cố đ nh theo đơn v chéo (quốc gia)
Method: Panel Least Squares | ||||
Date: 03/26/13 Time: 13:05 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 0.006441 | 0.002211 | 2.913102 | 0.0037* |
CPI | -0.471387 | 0.398125 | -1.184017 | 0.2367 |
FX | -0.833815 | 0.149179 | -5.589359 | 0.0000* |
FXR | 0.412280 | 0.084353 | 4.887565 | 0.0000* |
R | -0.060330 | 0.090714 | -0.665061 | 0.5062 |
MS(-1) | 0.179857 | 0.088047 | 2.042745 | 0.0414** |
EX(-1) | -0.046902 | 0.029198 | -1.606369 | 0.1086 |
IM(-1) | 0.059002 | 0.025815 | 2.285604 | 0.0225** |
Effects Specification | ||||
Cross-section fixed (dummy variables) | ||||
R-squared | 0.170853 | Mean dependent var | 0.011127 | |
Adjusted R-squared | 0.155480 | S.D. dependent var | 0.081527 | |
S.E. of regression | 0.074921 | Akaike info criterion | -2.325632 | |
Sum squared resid | 4.844175 | Schwarz criterion | -2.233292 | |
Log likelihood | 1040.278 | F-statistic | 11.11426 | |
Durbin-Watson stat | 2.052227 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
(*, ** và ***: có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%)
Một lần nữa biến lạm phát, lãi suất và uất khẩu không có ý nghĩa thông kê. Các biến còn lại tương quan với biến Y giống như mô hình hồi quy gộp tuy nhiên với mức độ khác nhau và mức ý nghĩa cũng khác nhau.
Table 9: Kết quả theo ô hình tác động cố đ nh theo các đơn v chéo (quốc gia) và thời gian.
Method: Panel Least Squares | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 0.006146 | 0.001465 | 4.193978 | 0.0000* |
CPI | -0.104366 | 0.191447 | -0.545145 | 0.5858 |
FX | -0.136245 | 0.191119 | -0.712883 | 0.4761 |
FXR | 0.238720 | 0.125906 | 1.896021 | 0.0583*** |
R | -0.019782 | 0.071214 | -0.277790 | 0.7812 |
MS(-1) | 0.266864 | 0.071859 | 3.713733 | 0.0002* |
EX(-1) | -0.055721 | 0.019797 | -2.814633 | 0.0050* |
IM(-1) | 0.030927 | 0.013258 | 2.332749 | 0.0199** |
Effects Specification | ||||
Cross-section fixed (dummy variables) | ||||
Period fixed (dummy variables) | ||||
R-squared | 0.450485 | Mean dependent var | 0.011127 | |
Adjusted R-squared | 0.377547 | S.D. dependent var | 0.081527 | |
S.E. of regression | 0.064321 | Akaike info criterion | -2.539266 | |
Sum squared resid | 3.210462 | Schwarz criterion | -1.974367 | |
Log likelihood | 1221.277 | F-statistic | 6.176259 | |
Durbin-Watson stat | 2.124726 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
(*, ** và ***: có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%)
Với mô hình hồi quy này có ba biến không có ý nghĩa thống kê đó là lạm phát, lãi suất và tỷ giá. Tất cả các biến còn lại tương quan với biến phụ thuộc Y cũng giống như hai mô hình trước đó. Điểm khác biệt ở mô hình này với hai mô hình trước đó là biến uất khẩu lại có ý nghĩa thống kê, tỷ giá không có ý nghĩa thống kê. Để em t mô hình nào giải thích tốt hơn, đáng tin cậy hơn chúng tôi sẽ đưa ra các kiểm định ở phần tiếp theo.
Table 10: Kết quả theo ô hình tác động ngẫu nh ên đối với ảnh hưởng của quốc gia.
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 0.005529 | 0.002713 | 2.037979 | 0.0419** |
CPI | -0.363225 | 0.363316 | -0.999749 | 0.3177 |
FX | -0.829691 | 0.144147 | -5.755868 | 0.0000* |
FXR | 0.410078 | 0.088806 | 4.617656 | 0.0000* |
R | -0.060212 | 0.089126 | -0.675588 | 0.4995 |
MS(-1) | 0.220368 | 0.098443 | 2.238542 | 0.0254** |
EX(-1) | -0.047722 | 0.029230 | -1.632623 | 0.1029 |
IM(-1) | 0.060446 | 0.025906 | 2.333244 | 0.0199** |
Effects Specification | ||||
S.D. | Rho | |||
Cross-section random | 0.000855 | 0.0001 | ||
Idiosyncratic random | 0.074921 | 0.9999 | ||
R-squared | 0.164719 | Mean dependent var | 0.011064 | |
Adjusted R-squared | 0.158014 | S.D. dependent var | 0.081524 | |
S.E. of regression | 0.074806 | Sum squared resid | 4.879651 | |
F-statistic | 24.56580 | Durbin-Watson stat | 2.034484 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 | |||
(*, ** và ***: có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%)
Kết quả cho thấy biến lạm phát, lãi suất, uất khẩu lại không có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả hồi quy theo bốn mô hình của chúng tôi: biến lạm phát, lãi suất, uất khẩu (ba trong bốn mô hình) không có tác động đến chỉ số chứng khoán; tỷ giá tương quan âm với chỉ số chứng khoán (chỉ có một mô hình là không có ý nghĩa thống kê); dự trữ ngoại hối, cung tiền, nhập khẩu tương quan dương với chỉ số chứng khoán.
Table 11: Tổng hợp kết quả từ các mô hình
Hồi quy gộp | Tác động cố định đối với đơn vị chéo | Tác động cố định tổng hợp | Tác động ngẫu nhiên |