Tài liệu Thực hành eview kinh tế lượng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI THỰC HÀNH EVIEW KINH TẾ LƯỢNG Lượng hoá mối quan hệ giữa chỉ số VN-Index và các yếu tố kinh tế vĩ mô Giảng viên hướng dẫn: TRẦN TRUNG KIÊN SVTH: DƯƠNG THU THỦY MSV: 16A4010228 Hà Nội, ngày 20/05/2015 1. Phương pháp nghiên cứu. Trong phần này, phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) được sử dụng để đánh giá mối quan hệ và tính tương tác giữa tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến chỉ số VN-Index. Cụ thể mô hình hồi quy OLS như sau: VNINDEX = β1 + β2 × TIGIAHOIDOAI + β3 × LAISUAT + β4 × CPI + Ui Với Ui là đại lượng ngẫu nhiên. VNINDEX: Chỉ số chứng khoán giao dịch tại TTGDCK TP.HCM theo tháng TIGIAHOIDOAI: tỉ giá hối đoái USD và VND tháng LAISUAT: lãi suất chiết khấu của NHNN tháng CPI: chỉ số giá tiêu dùng tháng 2. Đặc tính số liệu Sử dụng số liệu thống kê theo tháng và thời gian từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2014. Ta có bảng dữ liệu phân tích: Với sự hỗ trợ của phần mềm thống kê eview, đặc điểm của số liệu phân tích được thống kê ở bảng sau: 3. Kết quả nghiên cứu  Dùng phần mềm eview hồi quy mô hình trên ta được bảng kết quả hồi quy như sau: Kết quả này tương đương với mô hình sau: = - 1176.290 – 0.563609× TIGIAHOIDOAI +16.62246×CPI – 6.513048 × LAISUAT Xét biến TIGIAHOIDOAI, ta có: β2 = -0.563609. Điều này có nghĩa là + Về định lượng: khi tỉ giá hối đoái tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi thì chỉ số VN-Index sẽ giảm 0.563609 đơn vị. Trong thực tế điều này có không hợp lý bởi khi tỷ giá hối đoái tăng lên sẽ làm giá trị đồng ngoại tệ tăng, dẫn đến tăng giá trị dòng tiền đầu tư nước ngoài làm tăng tỷ suất sinh lời và các nhà đầu tư nước ngoài sẽ tăng vốn đầu tư vào Việt Nam cũng như TTCK, điều đó sẽ làm chỉ số VN-Index tăng. + Về định tính β2<0 cho thấy tương quan ngược chiều giữa tỉ giá hối đoái và VNIndex. . Kiểm định t của giả thuyết: H0: β2 = 0 H1: β2 ≠ 0 Ta có: t= 0.354577 với p= 0.0007 <5 % nên ta chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H 0 rằng biến TIGIAHOIDOAI không ảnh hưởng đến VN-Index với mức ý nghĩa 5%. Xét biến CPI , β3 = 16.62246 cho thấy lạm phát tăng sẽ làm chỉ số VN-Index tăng. Điều này trên cơ sở lý thuyết là sai. Vì với mức độ lạm phát vừa phải sẽ kích thích tăng trưởng kinh tế cũng như TTCK. Tuy nhiên với mức độ lạm phát cao thì hoàn toàn không như vậy bởi các nhà đầu tư sẽ rút vốn và chuyển sang các loại tài sản thực. Dẫn đến TTCK sẽ giảm điểm. . Kiểm đinh t của giả thuyết: H0: β3 = 0 H1: β3 ≠ 0 t= 5.250768 với p= 0 < 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H 0, kết luận biến CPI tác động đến biến VN-Index. Xét biến LAISUAT, β 4 = -6.513048. nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi, lãi suất tăng 1 đơn vị sẽ làm chỉ số VN-Index giảm 6.513048 đơn vị.Điều này khá hợp lý vì khi lãi suất chiết khấu cao hơn lãi suất thị trường, NHTU có thể buộc các NHTM phải dự trữ tiền mặt bổ sung khiến cho số nhân tiền tệ g iảm xuống(vì bội số của tiền gửi so với tiền mặt giảm) để làm giảm lượng cung tiền . Điều này sẽ làm giảm tính thanh khoản của TTCK. Đồng thời, với một lượng cung tiền hạn hẹp, TTCK sẽ khó có sự khởi sắc. . Kiểm định t của giả thuyết: H 0 : β4 = 0 H 1 : β4 ≠ 0 t= -2.401166 với p= 0.0191< 5% nên ta bác bỏ H 0,chấp nhận H1, kết luận biến LAISUAT ảnh hưởng đến biến VNINDEX.  Khi loại bỏ biến TYGIAHOIDOAI ra khỏi mô hình ta có mô hình mới: VNINDEX = β1 + β2× CPI + β3× LAISUAT + Ui Với kết quả hồi quy: Để so sánh giữa 2 mô hình ta xết đến hệ số kiểm định R 2 . Trong mô hình đầu tiên ta có R2 = 49,6% nói lên các biến đã giải thích được 49,6% sự thay đổi của biến VNINDEX, trong mô hình thứ 2 là 49,08%. Nếu từ đây đưa ra kết luân mô hình đầu tiên phù hợp hơn sẽ không chính xác vì 2 mô hình có số biến khác nhau nên ta sẽ sử dụng R2 hiệu chỉnh.Ở mô hình thứ nhất số này là 47.4% còn mô hình 2 là 47.6%.Theo lý thuyết ta có thể kết luận mô hình 2 phù hợp hơn và có thể loại bỏ biến TIGIAHOIDOAI ra khỏi mô hình 1.Tuy nhiên trong thực tế tác động của tỉ giá hối đoái đến TTCK là có. Nên theo mô hình thì TIGIAHOIDOAI không thể hiện được sự thay đổi của VNINDEX nhưng ta vẫn không loại ra khỏi mô hình.  Trở lại với mô hình đầu tiên. Kiểm định F của mô hình là 22.3387 với giả thuyết H0 : β2 =β3 = β4 = 0 có p= 0< 5% nên ta có thể bác bỏ H 0 cho rằng mô hình không phù hợp. Nghĩa là hàm hồi quy của chúng ta có ý nghĩa về mặt thống kê. Tuy nhiên các biến lại chỉ giải thích được 49,6 % sự thay đổi của chỉ số VN-Index, điều này cũng dễ hiểu vì còn tồn tại nhiều nhân tố khác tác động đến TTCK. Ngoài vấn đề trên thì các ước lượng thu được phải đảm bảo một số tiêu chí. Có một số hiện tượng xảy ra khi lập mô hình và nếu chúng xảy ra các ước lượng khác không còn đúng nữa.Các hiện tượng đó là đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi.  Đầu tiên là hiện tượng đa cộng tuyến, bản chất của hiện tượng này là mối quan hệ tuyến tính giữa một số hoặc tất cả các biến trong mô hình với nhau. Một dấu hiệu để nhận biết là tương quan cặp giữa các biến giải thích là rất cao. Sử dụng eview ta có ma trận tương quan: Nhìn vào ma trận tương quan, dễ dàng nhận thấy các cặp tương quan giữa những biến giải thích rất cao. Để làm rõ ta hồi quy TIGIAHOIDOAI theo LAISUAT và CPI. Để xem có tự tương quan giữa các thành phần của chuỗi quan sát theo thời gian hay không ta sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey với giả thuyết H0: không có tự tương quan. Kết quả kiểm định cho Obs *R-squared = 48.20361với p = 0, rất nhỏ nên ta bác bỏ H0. Như vậy có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.  Cuối cùng là hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Bản chất là phương sai có điều kiện của các đại lượng ngẫu nhiên không giống nhau ở mọi quan sát. Để kiểm tra xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không ta sử dụng kiểm định White với giả thuyết H0: phương sai không thay đổi. Kiểm định White cho giá trị Obs*R-squared là 26.71072 với p = 0.000023, rất nhỏ nên ta bác bỏ giả thuyết H0. Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Như vậy, mô hình đã có cả 3 hiện tượng là đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi nên các ước lượng thu được trong mô hình đã bị lệch. Nói cách khác ta không thể sử dụng mô hình hồi quy thu được cho công tác dự báo. Để khắc phục hiện tượng này ta cần thay đổi nguồn số liệu cũng như các phương pháp nghiên cứu khác.