Tải bản đầy đủ
4 Mô hình nghiên cứu

4 Mô hình nghiên cứu

Tải bản đầy đủ

34

mối liên hệ giữa phát triển thị trường vốn và tăng trưởng kinh tế. Mô hình của
các ông cho rằng phát triển thị trường vốn mà đại diện cho thị trường vốn là
tổng khối lượng giao dịch, giá trị giao dịch, vốn hóa thị trường, chỉ số giá
chứng khoán và lạm phát có tác động đến tăng trưởng kinh tế.
Mô hình cụ thể như sau:
GDP = f (TV, VTS, MCAP, VNI, INF)
GDP = a0 + a1TV + a2VTS + a3MCAP + a4VNI + a5INF
Lấy ln hai vế phương trình trở thành:
LnGDP = a0 + a1LnTV + a2LnVTS + a3LnMCAP + a4LnVNI + a5LnINF
Trong đó:
GDP = Tổng sản phẩm quốc nội
TV = Tổng khối lượng giao dịch
VTS = Tổng giá trị giao dịch
MCAP = Vốn hóa thị trường
VNI = Chỉ số VN Index
INF = Lạm phát
Như đã trình bày bên trên, biến GDP được thực hiện như là biến phụ
thuộc; biến TV ,VTS, MCAP, VNI và INF đó là những biến độc lập. Tác giả
kỳ vọng rằng tất cả các biến giải thích ngoại trừ lạm phát sẽ có một mối quan
hệ trực tiếp với các biến phụ thuộc. Điều đó có nghĩa rằng có sự gia tăng 1 đơn
vị trong bất kỳ các biến nào sẽ dẫn đến sự gia tăng trong biến độc lập. Nhưng
sự gia tăng biến lạm phát sẽ làm tăng tốc độ giảm GDP.

35

Bảng 3.1 Bảng kỳ vọng về dấu
Tên biến

Ký hiệu

Vốn hóa thị trường

Dấu kỳ vọng

MCAP

Dương

Khối lượng giao dịch

TV

Dương

Giá trị giao dịch của cổ phiếu

VTS

Dương

Chỉ số giá chứng khoán

VNI

Dương

Lạm phát

INF

Âm

Kết luận chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu, nguồn dữ liệu và mô hình
được sử dụng trong nghiên cứu này. Trước tiên tác giả sử dụng phương pháp
phân tích nghiệm đơn vị để kiểm định tính dừng của dữ liệu. Sau đó, kiểm
định đồng liên kết Johansen được sử dụng để xác định có tồn tại mối quan hệ
giữa các biến trong dài hạn. Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) để xem
xét mối quan hệ cân bằng trong dài hạn và ngắn hạn của các biến nghiên cứu.
Việc xem xét mối quan hệ nhân quả giữa các biến nghiên cứu được thực hiện
bởi kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger. Cuối cùng tác giả sử dụng phân
tích phân rã phương sai để giải thích tác động của các biến. Đối với dữ liệu
nghiên cứu, tác giả lấy dữ liệu đại diện cho thị trường vốn từ Sở giao dịch
Chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và trang web www.vietstock.vn theo
quý từ năm 2001 đến năm 2012. Ngoài ra, dữ liệu về lạm phát, tổng thu nhập
quốc nội được thu thập từ Tổng cục thống kê Việt Nam và Ngân hàng Thế giới
với cùng khoảng thời gian như trên. Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả đưa ra mô
hình nghiên cứu được thể hiện dưới dạng phương trình về sự phụ thuộc giữa
biến độc lập và các biến phụ thuộc. Trong đó, biến phụ thuộc đại diện cho tăng
trưởng kinh tế là tổng thu nhập quốc nội (GDP); biến độc lập đại diện cho thị
trường vốn gồm có: tổng khối lượng giao dịch (TV), tổng giá trị giao dịch

36

(VTS), giá trị vốn hóa thị trường (MCAP), chỉ số giá chứng khoán VN-Index
(VNI) và lạm phát (INF).

37

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này tác giả trình bày chi tiết việc phân tích các dữ liệu được sử
dụng trong nghiên cứu và giải thích các kết quả thực nghiệm. Đầu tiên, kiểm
định nghiệm đơn vị được thực hiện để kiểm tra tính dừng của dữ liệu. Tiếp
theo, kiểm định đồng liên kết được sử dụng để xem xét sự tồn tại của mối quan
hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Từ kết quả kiểm định đồng liên kết, tác giả
sử dụng mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) để xác định mức độ tác
động trong dài hạn giữa các biến tới tăng trưởng kinh tế. Bên cạnh đó, kiểm
định mối quan hệ nhân quả Granger cũng được sử dụng để xem xét mối quan
hệ nhân quả giữa các biến nghiên cứu. Cuối cùng, tác giả sử dụng phân tích
phân rã phương sai để giải thích tác động của các biến nghiên cứu.
4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị
Với các nghiên cứu dữ liệu là chuỗi thời gian, dữ liệu không dừng dẫn
đến hồi quy giả, vì vậy kết quả có thể bị sai lệch. Do đó, đòi hỏi dữ liệu được
sử dụng trong phân tích phải có tính dừng. Vì thế, kiểm định nghiệm đơn vị
cần được thực hiện trước khi ước lượng bất kỳ phương trình nào. Trong bài
nghiên cứu này, kiểm định nghiệm đơn vị được thực hiện theo phương pháp
kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
Với giả thuyết:
H0: Tồn tại nghiệm đơn vị hay chuỗi không dừng
H1: Không tồn tại nghiệm đơn vị hay chuỗi dừng.
Bảng dưới đây trình bày tóm tắt kết quả kiểm định nghiệm đơn vị thực
hiện trên các tham số tại các cấp độ.

38

Bảng 4.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị tại chuỗi gốc
Các biến

Thống kê t

Xác suất

Ghi chú

LnGDP

0.410458

0.9812

Không dừng

LnTV

-2.424752

0.3627

Không dừng

LnVTS

-2.245436

0.4543

Không dừng

LnMCAP

-2.164290

0.4969

Không dừng

LnVNI

-1.924155

0.6262

Không dừng

LnINF

-2.432520

0.3588

Không dừng

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phần mểm Eview 6.0
Qua kết quả kiểm định trong bảng 4.1 cho thấy rằng, tất cả các biến đều
không dừng tại chuỗi gốc. Vì thế, tác giả tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị
tại sai phân bậc 1.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị tại sai phân bậc 1
Các biến

Thống kê t

Xác suất

LnGDP

-8.068515

0.0000

LnTV

-4.578950

0.0036

LnVTS

-7.863797

0.0000

LnMCAP

-2.642885

0.0925

LnVNI

-7.266071

0.0000

LnINF

-4.905513

0.0013

Ghi chú
Dừng ở cả ba mức ý
nghĩa 1%, 5% và 10%
Dừng ở cả ba mức ý
nghĩa 1%, 5% và 10%
Dừng ở cả ba mức ý
nghĩa 1%, 5% và 10%
Dừng ở mức ý nghĩa
10%
Dừng ở cả ba mức ý
nghĩa 1%, 5% và 10%
Dừng ở cả ba mức ý
nghĩa 1%, 5% và 10%

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phần mểm Eview 6.0
Kết quả kiểm định ADF cho thấy các biến đều không dừng tại chuỗi gốc
nhưng dừng tại sai phân bậc 1 ở các mức ý nghĩa được thể hiện trong bảng 4.2.

39

Cụ thể, biến MCAP dừng tại sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 10%. Tất cả các
biến còn lại đều dừng tại sai phân bậc 1 ở cả ba mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
4.2 Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) Johansen
Sau khi kiểm định nghiệm đơn vị được thực hiện, tác giả nhận thấy tất
cả các biến đều không dừng tại chuỗi gốc nhưng đều dừng tại sai phân bậc 1.
Vì thế, để xác định sự tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong
mô hình thì tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định đồng liên kết.
Giả thuyết kiểm định Trace
H0: Có r mối quan hệ đồng liên kết (r = 0, 1)
H1: Có r+1 mối quan hệ đồng liên kết
Giả thuyết kiểm định Max-Eigenvalue (giá trị riêng cực đại)
H0: Có nhiều nhất r mối quan hệ đồng liên kết (r = 0, 1)
H1: Có nhiều hơn r mối quan hệ đồng liên kết
Việc xác định độ trễ tối ưu trong mô hình cũng là điều rất quan trọng
trong các kiểm định. Vì thế, trước khi tiến hành kiểm định, tác giả thực hiện
lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình bằng phương pháp VAR cho kết quả như
sau:

40

Bảng 4.3: Độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phần mểm Eview 6.0
Kết quả từ bảng 4.3 cho thấy, độ trễ tối ưu được lựa chọn là một quý
theo các tiêu chuẩn lựa chọn độ trễ: LR, FPE và AIC.
Tiếp theo, bảng dưới đây trình bày tóm tắt kết quả kiểm định đồng liên
kết Johansen từ việc phân tích thực nghiệm trên mô hình cụ thể:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen
Kiểm định Trace
Giả
thuyết
không

Kiểm định Max -Eigenvalue

Giá trị
Thống
Xác
kiểm định
kê Trace
suất
5%

Giả
thuyết
không

Thống
Giá trị
kê MaxXác
kiểm định
Eigenva
suất
5%
lue

None * 159.0026

103.8473

0.0000

None * 58.34826

40.95680

0.0002

At most 1 * 100.6543

76.97277

0.0003

At most 1 * 43.29247

34.80587

0.0039

At most 2 * 57.36185

54.07904

0.0247

At most 2 * 28.94349

28.58808

0.0450

At most 3

28.41836

35.19275

0.2231

At most 3 16.54803

22.29962

0.2611

At most 4

11.87032

20.26184

0.4605

At most 4 6.474261

15.89210

0.7331

At most 5

5.396062

9.164546

0.2428

At most 5 5.396062

9.164546

0.2428

Với * là bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa tương ứng 5%