Luận văn thạc sỹ -kiểm chứng tính hiệu quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam

Từ lâu, giả thiết thị trƣờng hiệu quả (EMH) đã trở thành đề tài bàn luận của rất nhiều học giả trong lĩnh vực tài chính. Thị trƣờng đƣợc xem là hiệu quả khi tất cả các thông tin có liên quan đều đƣợc phản ánh vào trong giá chứng khoán. Nếu thị trƣờng hiệu quả, các nhà đầu tƣ hợp lý không kỳ vọng sẽ đạt lợi nhuận vƣợt trội từ các khoản đầu tƣ của họ. Do đó, các mô hình định giá tài sản (CAPM, APT) sẽ rất hữu ích cho quá trình ra quyết định đầu tƣ. Đối với nền kinh tế, thị trƣờng hiệu quả còn có ý nghĩa rằng nguồn lực trong nền kinh tế đã đƣợc phân phối đến nơi hiệu quả nhất. Tuy nhiên, đối với các nƣớc kinh tế đang phát triển, thị trƣờng còn khá non trẻ, không phải lúc nào thị trƣờng cũng làm tốt vai trò của nó. Vì thế, một câu hỏi đƣợc đặt ra là liệu thị trƣờng chứng khoán ở các nƣớc này có hiệu quả hay không, hiệu quả ở mức độ nào và điều gì có thể giúp thị trƣờng cải thiện tính hiệu quả. Hiểu đƣợc những điều này sẽ rất hữu ích trong việc xây dựng khung pháp lý giúp các nhà quản lý điều hành thị trƣờng hiệu quả hơn. Điều này cũng rất cần thiết cho thị trƣờng chứng khoán còn khá non trẻ ở Việt Nam hiện nay.

Hà Lan

Tháng 01/2010

Luận văn thạc sỹ:

KIỂM CHỨNG TÍNH HIỆU QUẢ VỀ

MẶT THÔNG TIN CỦA THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

bởi

NGUYỄN THỊ BẢO KHUYÊN

Lớp 14 Giáo viên hướng dẫn GS_TS NGUYỄN TRỌNG HOÀI

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 1

GIỚI THIỆU 1

1.2 ĐẶT VẤN ĐỀ 1

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 2

1.4 GIẢ THIẾT VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 2

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3

CHƯƠNG 2 3

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3

2.1 KHÁI NIỆM THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ 3

2.2 CÁC DẠNG THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ 3

2.3 ĐỊNH GIÁ VÀ LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ 4

2.4 CÁC NHÂN TỐ XÁC ĐỊNH GIÁ CHỨNG KHOÁN 4

2.4.1 Nhân tố xác định giá trị thực 4

2.4.2 Các nhân tố xác định giá chứng khoán 5

2.5 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 5

CHƯƠNG 3 6

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 6

3.2 KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ VÀ MÔ HÌNH TỰ HỒI QUY 6

3.2.1 Mô hình tự hồi quy (VAR) 6

3.2.2 Kiểm định nhân quả Granger 7

3.3 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT HIỆU QUẢ DẠNG VỪA 7

3.4 MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH SAI SỐ 8

3.4.1 Kiểm định đồng liên kết 8

3.4.2 Mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) 8

3.4.3 Kiểm định đồng liên kết và ECM 9

3.4.4 ECM và sự hiệu quả trong dài hạn 10

3.5 DỮ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH 10

CHƯƠNG 4 12

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 12

4.2 KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ HAI BIẾN 13

4.3 KIỂM ĐỊNH GRANGER ĐA BIẾN 15

CHƯƠNG 5 19

KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT CHÍNH SÁCH 19

5.1 CÁC KẾT LUẬN CHÍNH 19

5.2 ĐỀ XUẤT CHÍNH SÁCH 20

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 GIỚI THIỆU

Từ lâu, giả thiết thị trường hiệu quả (EMH) đã trở thành đề tài bàn luận của rất nhiều học giả trong lĩnh vực tài chính Thị trường được xem là hiệu quả khi tất cả các thông tin có liên quan đều được phản ánh vào trong giá chứng khoán Nếu thị trường hiệu quả, các nhà đầu tư hợp lý không kỳ vọng sẽ đạt lợi nhuận vượt trội

từ các khoản đầu tư của họ Do đó, các mô hình định giá tài sản (CAPM, APT) sẽ rất hữu ích cho quá trình ra quyết định đầu tư Đối với nền kinh tế, thị trường hiệu quả còn có ý nghĩa rằng nguồn lực trong nền kinh tế đã được phân phối đến nơi hiệu quả nhất Tuy nhiên, đối với các nước kinh tế đang phát triển, thị trường còn khá non trẻ, không phải lúc nào thị trường cũng làm tốt vai trò của nó

Vì thế, một câu hỏi được đặt ra là liệu thị trường chứng khoán ở các nước này

có hiệu quả hay không, hiệu quả ở mức độ nào và điều gì có thể giúp thị trường cải thiện tính hiệu quả Hiểu được những điều này sẽ rất hữu ích trong việc xây dựng khung pháp lý giúp các nhà quản lý điều hành thị trường hiệu quả hơn Điều này cũng rất cần thiết cho thị trường chứng khoán còn khá non trẻ ở Việt Nam hiện nay

1.2 ĐẶT VẤN ĐỀ

Tháng 7/2000, thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức đi vào hoạt động Trải qua nhiều thăng trầm, thị trường cũng đã đạt được nhiều bước tiến quan trọng và ngày càng trở thanh kênh huy động vốn không thể thiếu của nền kinh tế Tính đến tháng 6/2009, toàn thị trường có 352 doanh nghiệp niêm yết, vốn hóa thị trường đạt 17,5 tỷ USD, khoảng 21,3% GDP, trước khủng hoảng kinh tế

2008, con số này đạt trên 45% GDP (Thomson Reuters) Tuy nhiên, tương tự như các thị trường mới nổi khác, dù đạt được những bước phát triển đáng kể, thị trường vẫn đang phải đối mặt với khá nhiều vấn đề Các vấn đề như tính thanh khoản thấp, chất lượng hàng hoá còn khá nghèo nàn, ít về chủng loại, số lượng và chưa có nhiều các loại hàng hóa “blue – chip” để nhà đầu tư có thể yên tâm đầu

tư Việc công bố thông tin không chính xác, thiếu minh bạch, cơ sở hạ tầng mang tính thủ công chậm chạp, … Tỉ lệ giữa cổ phiếu được giao dịch trên thị trường và tổng số cổ phiếu đăng ký niêm yết là 60,05% Điều này có nghĩa là đồng vốn trên thị trường không quay được một lần trong năm Tính thanh khoản kém như thế

đã gây không ít khó khăn cho nhà đầu tư trong việc mua bán chứng khoán Và chất lượng cổ phiếu niêm yết khá thấp Doanh nghiệp trong các lĩnh vực hàng đầu của nền kinh tế như: viễn thông, hàng không, năng lượng, các ngân hàng lớn, xây dựng, … còn chưa được niêm yết trên thị trường Ta có thể thấy thị trường

chứng khoán Việt Nam còn tồn tại rất nhiều vấn đề cần phải giải quyết, nhưng đề tài này chỉ tập trung nghiên cứu các vấn đề sau: thị trường chứng khoán đã thực hiện tốt chức năng huy động vốn của mình của mình chưa? Nó có đúng là “hàn biểu thử” của nền kinh tế Việt Nam hay không? Thị trường đã hiệu quả về mặt

thông tin hay chưa? Nói các khác, luận văn này tập trung “kiểm chứng tính hiệu

quả về mặt thông tin của thị trường chứng khoán Việt Nam”

1.3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

(1) Phân tích xem liệu thị trường chứng khoán Việt Nam có hiệu quả dạng vừa hay không

(2) Xem xét tốc độ điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn diễn ra trên thị trường chứng khoán Việt Nam

(3) Xem xét có tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô và chỉ

số giá chứng khoán VN-Index hay không

(4) Xem xét liệu khủng hoảng tài chính có tác động đến sự hiệu quả của thị trường hay không

(5) Đề xuất một số chính sách giúp cải thiện tính hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam

1.4 GIẢ THIẾT VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

(1) Liệu các thay đổi trong “quá khứ” của các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đến thay đổi “hiện tại” trong giá chứng khoán không?

(2) Thị trường chứng khoán Việt Nam có mất thời gian để điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn sau bất kỳ cú “shock” nào của nền kinh tế?

(3) Liệu thị trường chứng khoán có thể được xem như một chỉ báo giúp đưa ra các chính sách kịp thời để bình ổn kinh tế vĩ mô?

(4) Liệu khủng hoảng tài chính có làm cho sự không hiệu quả trên thị trường chứng khoán Việt Nam càng tệ hơn?

Một số giả thiết để có thể trả lời tốt nhất các câu hỏi trên:

(1) Giả định thị trường hiệu quả dạng vừa không thể tồn tại ở thị trường chứng khoán Việt Nam

(2) Giả định rằng thị trường mất rất nhiều thời gian để điều chỉnh về lại mức cân bằng dài hạn

(3) Giả định rằng thị trường chứng khoản Việt Nam có thể được xem như một chỉ báo (phong vũ biểu) của nền kinh tế

(4) Giả định rằng khủng hoảng tài chính toàn cầu có ảnh hưởng đáng kể đến

sự hiệu quả của thị trường Việt Nam

[[1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Kiểm định nhân quả Granger và mô hình hiệu chỉnh sai số sẽ được dùng để kiểm định những giả thiết trên Dữ liệu được dùng trong hai mô hình này đến từ ba nguồn là Thomson Reuters, Bloomberg và Quỹ Tiền tệ Quốc từ 12/2000 – 06/2010

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 KHÁI NIỆM THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ

Theo Clarke et al (2001), thuật ngữ “thị trường hiệu quả” được dùng đầu tiên

bởi Fama vào năm 1965 Trong một thị trường hiệu quả, sự cạnh tranh sẽ giúp

phản ánh các thông tin một cách nhanh chóng và chính xác nhất vào trong giá chứng khoán Có 2 loại thông tin:

 Thông tin quá khứ

 Thông tin hiện tại

2.2 CÁC DẠNG THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ

Dạng yếu: Thị trường hiệu quả dạng yếu là thị trường mà ở đó, không ai có khả

năng tạo ra lợi nhuận từ những thông tin mà “ai cũng đã biết”

 Hình 2.1: Mối quan hệ giữa các loại thông tin

Tất cả thông tin Thông tin hiện tại

Thông tin quá khứ

Nguồn: Ross et al (2006)

Dạng vừa

Thị trường hiệu quả dạng vừa cho rằng giá chứng khoán đã phản ánh một cách đầy đủ các thông tin công cộng có liên quan đến cổ phiếu đó vào thời điểm hiện tại Theo Hanousek và Filer (2000), thị trường được xem là hiệu quả dạng vừa nếu đồng thời đáp ứng được các điều kiện sau Thứ nhất, tồn tại mối quan hệ qua lại đồng thời giữa các biến kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán Thứ hai, các nhà đầu tư không thể dùng biến trễ của các biến kinh tế thực để dự đoán giá chứng khoán Do đó, các nghiên cứu trước đây đã sử dụng mô hình nhân quả Granger

để kiểm định sự hiệu quả của thị trường, đặc biệt là ở dạng vừa

2.3 ĐỊNH GIÁ VÀ LÝ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ

Theo Damodaran (2002), trong thị trường hiệu quả, giá cả chứng khoán phản ánh một cách chính xác nhất giá trị thực của doanh nghiệp Giá trị thực chính là giá trị nội tại, là kết quả từ các phân tích cơ bản Một khi các nhà đầu tư định ra được giá trị doanh nghiệp, hành động mua bán của họ góp phần đưa giá chứng khoán về đúng với giá trị thực, giúp thị trường hiệu quả hơn

2.4 CÁC NHÂN TỐ XÁC ĐỊNH GIÁ CHỨNG KHOÁN

2.4.2 Các nhân tố xác định giá chứng khoán

 Hình 2.3: Các nhân tố xác định giá chứng khoán

Biến ngoại sinh Biến nội sinh

Nguồn: Jones (1998)

Từ mô hình Keran trên, cùng với mô hình chiết khấu dòng tiền, thay đổi trong

giá chứng khoán được định nghĩa như sau:

P = f( R, I, X, FX, TB, G, GB, M, ) (2.12)

2.5 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Fama (1981) chỉ ra rằng biến động giá chứng khoán có mối quan hệ mật thiết

với các biến vĩ mô trong nền kinh tế như: cung tiền, lạm phát, tỷ giá, lãi suất, chi

tiêu công, Ý nghĩa quan trọng nhất của điều này hàm ý rằng sự thay đổi của

các biến kinh tế vĩ mô có thể được dùng để dự đoán giá chứng khoán

Trong phạm vi của luận văn này, kết quả nghiên cứu từ các thị trường chứng

khoán của Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines và các nước Đông Âu là

quan trọng nhất Ibrahim (1999) tìm thấy mối quan hệ động giữa bảy biến vĩ mô

(chỉ số sản lượng công nghiệp, giá tiêu dùng, M1, M2, tăng trưởng tín dụng, dự

trữ ngoại hối và tỷ giá) và giá chứng khoán ở một nước đang phát triển, Malaysia,

Thu nhập danh nghĩa của DN ( E)

Thu nhập DN thực ( E *

)

Thu nhập kỳ vọng của DN ( E*e)

Thay đổi trong lạm phát ( I)

Thay đổi cung tiền thực ( M)

Thay đổi sản lượng thực ( X)

Lãi suất (R)

Giá chứng khoán (P)

bằng cách sử dụng kiểm định nhân quả Granger và Mô hình hiệu chỉnh sai số Nghiên cứu được tiến hành bằng cách sử dụng chuỗi thời gian theo tháng cho khoảng thời gian từ 01/1977 – 06/1996 Kết quả cho thấy thị trường chứng khoán Malaysia không hiệu quả về mặt thông tin

Tóm lại, trong một thị trường chứng khoán hoàn toàn hiệu quả, giá cả của các chứng khoán đã phản ánh đầy đủ, tức thời tất cả các thông tin sẵn có trên thị trường, các nhà đầu tư không thể dựa vào các thông tin sẵn có để tìm kiếm các khoản lợi nhuận vượt trội

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 CHUỖI DỪNG VÀ KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ

Để kiểm định chuỗi dữ liệu có 1 nghiệm đơn vị, giả thiết đặt ra là: Yt (H0: = 0), có 3 dạng kiểm định ADF:

p 1 i

t i t i 1

t

p 1 i

t i t i 1

t 0

p 1 i

t i t i 1

t 1

0

3.2.1 Mô hình tự hồi quy (VAR)

Theo Asteriou và Hall (2007), khi không thể xác định được biến nội sinh hay ngoại sinh, chúng ta phải kiểm định cả hai trường hợp Ví dụ, biến Yt bị ảnh hưởng bởi giá trị hiện tại và quá khứ của Xt, đồng thời, biến Xt cũng bị ảnh hưởng bởi giá trị hiện tại và quá khứ của Yt Ta sẽ có mô hình hai biến đơn giản như sau:

Yt = 10 - 12Xt + 11Yt-1 + 12Xt-1 + uyt (3.4)

Xt = 20 - 21Yt + 21Yt-1 + 22Xt-1 + uxt (3.5)

Ở đây, giả định rằng cả Yt và Xt đều là chuỗi dừng và uyt và uxt cũng là chuỗi dừng và không có tự tương quan

3.2.2 Kiểm định nhân quả Granger

Sử dụng kiểm định nhân quả Granger cho hai chuỗi dừng là Yt và Xt, đây được xem là bước đầu tiên trong mô hình VAR:

y t s

1 j

j t j r

1 i

i i 1

xt q

1 j

j t j p

1 i

i i 2

Giả định rằng cả εyt và εxt đều là chuỗi dừng và không có tự tương quan Các trường hợp có thể xảy ra như sau:

TH 1: Các biến trễ của biến X trong công thức (3.6) khác 0 một cách có ý nghĩa

thống kê, và các biến trễ của biến Y trong (3.7) bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê Ta có thể nói rằng Xt tác động đến Yt

TH 2: Các biến trễ của biến Y trong công thức (3.7) khác 0 một cách có ý nghĩa

thống kê, và các biến trễ của biến X trong (3.7) bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê Ta có thể nói rằng Yt tác động đến Xt

TH 3: Các biến trễ của cả X và Y khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, ta có mối

quan hệ nhân quả hai chiều giữa X và Y

TH 4: Các biến trễ của cả X và Y đều bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê, cả X

và Y độc lập nhau

3.3 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT HIỆU QUẢ DẠNG VỪA

Theo Hanousek và Filer (2000), thị trường hiệu quả dạng vừa nếu đáp ứng 2 điều kiện sau Thứ nhất, tồn tại mối quan hệ đồng thời giữa các biến kinh tế thực và suất sinh lợi của cổ phiếu Thứ hai, các nhà đầu tư không thể sử dụng biến trễ của các biến kinh tế thực để dự đoán được suất sinh lợi của cổ phiếu (TH 2 or TH 4)

Cả hai mối quan hệ này đều rất quan trọng Mặc dù mối quan hệ đầu tiên thường

bị các nghiên cứu thực nghiệm bỏ qua, nhưng nếu không đáp ứng được điều kiện này, điều kiệm thứ hai cũng trở nên vô nghĩa Mối quan hệ này có thể được định nghĩa dưới dạng công thức như sau:

t r

ở đây Y là chỉ số giá chứng khoán, X là một trong các biến kinh tế vĩ mô, và r và

s là các biến trễ tương ứng (thường được xác định bởi tiêu chí AIC) Hanousek và Filer (2000) sử dụng sai phân bậc 1 của Yt và Xt vì hầu hết các biến kinh tế vĩ mô dừng ở sai phân bậc 1 (Gujarati, 2003) Hy vọng điều này cũng đúng cho trường hợp thị trường Việt Nam

Thị trưởng là hiệu quả nếu cả hai giả thiết sau đây là đúng:

(A) H0: 0 0 (trong công thức 3.11) (B) H0: j = 0, j (trong công thức 3.12)

Nếu giả định (B) không thỏa cho thấy thị trường không hiệu quả dạng vừa Nếu giả định (B) thỏa, nhưng (A) thì không cho thấy hoàn toàn không có mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán (Hanousek và Filer, 2000)

3.4 MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH SAI SỐ

3.4.1 Kiểm định đồng liên kết

Sự kết hợp tuyến tính giữa Yt và Xta như sau:

Yt = β1 + β2Xt + ut (3.13) lấy phần dư:

t 2 1 t

t Y ˆ ˆ X

Nếu uˆt ~ I(0), thì Yt và Xt có quan hệ đồng liên kết

3.4.2 Mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM)

Nếu ta hồi quy hai biến không dừng thì kết quả có thể bị hồi quy tương quan giả Nếu cả Yt và Xt đều dừng ở sai phân bậc 1, I(1), khi ta sẽ hồi quy như sau:

Yt = β1 + β2Xt + ut (3.13) thì ˆ1 và

2

ˆ

sẽ là những ước lượng không chính xác

Một cách để giải quyết vấn đề này là lấy sai phân bậc 1 để đảm bảo rằng các biến trong mô hình là chuỗi dừng Do đó, ta có thể có ∆Yt ~ I(0) và ∆Xt ~ I(0), và

mô hình hồi quy sẽ là:

∆Yt = a1 + a2∆Xt + ∆ut (3.15) Trong trường hợp này, kết quả của aˆ1 và aˆ2 có được từ mô hình hồi quy là chính xác và vấn đề hồi quy tương quan giả đã được giải quyết Tuy nhiên, mối quan hệ

từ công thức (3.15) chỉ là mối quan hệ trong ngắn hạn giữa 2 biến Do đó, ECM trở nên rất hữu ích trong việc tìm kiếm mối quan hệ dài hạn hơn

Nếu Yt và Xt là đồng liên kết, uˆt ~ I(0) Ta có mối quan hệ giữa Yt và Xt như sau:

∆Yt = a0 + a1∆Xt - uˆt 1+ t (3.16)

∆Yt = a0 + b1∆Xt - [Yt 1 ˆ1 ˆ2Xt 1] +

t (3.17)

Hệ số trong công thức (3.16) chính là hệ số hiệu chỉnh sai số và cũng chính

là hệ số điều chỉnh Hệ số sẽ cho ta biết mỗi giai đoạn, bao nhiêu phần trăm

của sai số đã được điều chỉnh về mức cân bằng dài hạn Theo Asteriou và Hall (2007), điều này có thể được diễn giải như sau:

1 Nếu = 1, thì 100% của sự điều chỉnh đã diễn ra trong khoảng thời gian nghiên cứu, nói cách khác, sự điều chỉnh đã diễn ra một cách nhanh chóng

và đầy đủ

2 Nếu = 0,5, thì 50% của sự điều chỉnh đã diễn ra trong mỗi khoảng thời gian

3 Nếu = 0, nghĩa là không có sự điều chỉnh

3.4.3 Kiểm định đồng liên kết và ECM

Engle và Granger (1987) đã đưa ra 4 bước để tiến hành kiểm định (được gọi là cách tiếp cận EG):

Bước 1: Tìm bậc của sai phân

Bước 2: Ước lượng mối quan hệ dài hạn (khả năng đồng liên kết)

Bước 3: Tìm bậc của sai phân cho phần dư

Bước 4: Ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số

3.4.4 ECM và sự hiệu quả trong dài hạn

Mối quan hệ nhân quả động từ biến kinh tế vĩ mô (X) đến giá chứng khoán (Y)

có thể được minh họa như sau:

s 1 j

t 1 t j

t j r

1 i

i t i 0

Pj = f(M1, M2, LR, DR, DC, IP, CP, FX, IM, EX, FR, MR) (3.19)

Nghiên cứu này sử dụng số liệu theo tháng của VN-Index, chỉ số chứng khoán chính của thị trường Việt Nam, từ 12/2000 – 06/2009 Do đó, ta có 103 quan sát theo tháng VN-Index được lấy từ Thomson Reuters, trong khi các biến kinh tế vĩ

mô được rút ra từ Thomson Reuters, Bloomberg và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF)

Mô hình phân tích hai biến

Bước 1: Chuyển tất cả các biến thành dạng log nhằm giảm bớt biên độ biến động

Bước 2: Kiểm tra bậc dừng sai phân của các biến, giả định rằng chúng dừng ở

cùng bậc I(1), sau đó ta sẽ lấy sai phân bậc 1 cho ∆VNIt và ∆Mt

Bước 3: Ước lượng mối quan hệ dài hạn (khả năng đồng liên kết)

t t 2 1

t ˆ ˆ M uˆ

hay

t t 2 1

t ˆ ˆ VNI uˆ

và ta có được phần dư (ECM) từ những công thức trên

Bước 4: Tìm (đồng liên kết) bậc dừng sai phân của phần dư bằng cách sử dụng

kiểm định ADF hoặc PP

Bước 5: Tìm độ trễ tối ưu (r và s) của các biến ở sai phân bậc 1 (∆VNIt và ∆Mt)

trong mỗi mô hình VAR

Bước 6: Kiểm định mối quan hệ đồng thời (H0: 0 0) giữa ∆VNIt và ∆Mt

(tương tự công thức 3.11):

t t 0 r

1 i

i t i 0

Bước 7a: Nếu phần dư là chuỗi dừng, và đã biết được độ trễ tối ưu, tiến hành ước

lượng mô hình hiệu chỉnh sai số (tương tự như công thức 3.18):

s 1 j

t 1 t j

t j r

1 i

i t i 0

hay

s 1 j

t 1 t j

t j r

1 i

i i 0

M

Bước 7b: Nếu phần dư là chuỗi không dừng, và độ trễ tối ưu đã được xác định, ta

sẽ ước lượng mô hình nhân quả Granger như sau (tương tự công thức 3.18, không có hệ số ECM):

s 1 j

t j t j r

1 i

i i

0

hay

s 1 j

t j t j r

1 i

i i 0

M

Bước 8: Sử dụng kiểm định Wald cho sự hiệu quả trong ngắn hạn (H0: j = 0,

j) và kiểm định t cho sự hiệu quả dài hạn (H0: có ý nghĩa, nhưng ít)

Phân tích đa biến

Quy trình kiểm định được tiến hành tương hành tương tự như trường hợp phân tích 2 biến, ngoại trừ việc đưa thêm các biến vĩ mô vào mỗi mô hình hồi quy