Tác động của biến động lãi suất và tỷ giá lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, bằng chứng tại các ngân hàng thương mại việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ
MINH -----o0o-----

NHAN ĐẶNG HẢI PHƯƠNG

TÁC ĐỘNG CỦABIẾN ĐỘNG LÃI SUẤT VÀ TỶ GIÁ LÊN TỶ
SUẤT SINH LỢI VÀ BIẾN ĐỘNG TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ
PHIẾU: BẰNG CHỨNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI

VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI
HỌC KINH TẾ TP. HCM -----o0o-----

NHAN ĐẶNG HẢI PHƯƠNG

TÁC ĐỘNG CỦABIẾN ĐỘNG LÃI SUẤT VÀ TỶ GIÁ LÊN TỶ
SUẤT SINH LỢI VÀ BIẾN ĐỘNG TỶ SUẤT SINH LỢI
CỔ

PHIẾU: BẰNG CHỨNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG

THƯƠNG MẠI

VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOAHỌC: GS.TS. TRẦN NGỌC THƠ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2014


LỜI CAMĐOAN

Tác giả xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tác giả, có sự
hướng dẫn hỗ trợ từ người hướng dẫn khoa học là GS. TS. Trần Ngọc Thơ. Các nội
dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu khoa học nào. Những số liệu trong các
bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu
thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần tài liệu tham khảo.
Nếu có bất kỳ sai sót, gian lận nào tác giả xin hoàn toàn chịu trách nhiệm
trước Hội đồng cũng như kết quả luận văn của mình.
TP. Hồ Chí Minh,ngày ….tháng ….. năm 2014

Tác giả

Nhan Đặng Hải Phương


DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1: Các Ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên cứu........................................... 27
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến.................................................................32

Bảng 4.2: Ma trận tương quan của các biến....................................................37
Bảng 4.3: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định ADF..........................................40
Bảng 4.4: Ước lượng hồi quy OLS của từng cổ phiếu Ngân hàng và của danh
mục cổ phiếu Ngân hàng.................................................................................48
Bảng 4.5: Ước lượng biến động của tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu và danh
mục cổ phiếu................................................................................................... 52
Bảng 4.6: Ước lượng biến động lãi suất và tỷ giá đối với biến động tỷ suất sinh

lợi của cổ phiếu ngân hàng riêng lẻ và danh mục cổ phiếu ngân hàng...........55


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ADF:

Kiểm định Augmented Dickey - Fuller

ARCH:

Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
Phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy

GARCH:

Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity

Phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy tổng quát hóa
HOSE:

Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

HNX:

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

OLS:

Ordinary Least Square
Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường

SGDCK:

Sở Giao dịch Chứng khoán

TP. HCM:

Thành phố Hồ Chí Minh

UBCKNN: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAMĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
TÓM TẮT................................................................................................................ 1
CHƯƠNG 1 - MỞ ĐẦU.......................................................................................... 2
1.1.

Lý do chọn Công trình nghiên cứu................................................................. 2

1.2.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu...................................................................... 2

1.3.

Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu............................................ 3

1.4.

Ý nghĩa công trình nghiên cứu........................................................................ 4

1.5.

Cấu trúc đề tài................................................................................................. 4

CHƯƠNG 2 - TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY..5
2.1.

Các nghiên cứu ở nước ngoài......................................................................... 5

2.2

Các nghiên cứu tại Việt Nam.......................................................................... 8

2.3

Kết luận chương 2........................................................................................... 9

CHƯƠNG 3: TRÌNH BÀY DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU, MÔ HÌNH NGHIÊN
CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU........................................................ 10
3.1.

Phương pháp nghiên cứu.............................................................................. 10
3.1.1.Phân tích thống kê mô tả......................................................................... 10
3.1.2.Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian..................................... 10
3.1.3.Phân tích tương quan............................................................................... 14
3.1.4.Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển OLS................................................. 14
3.1.5.Mô hình ARCH/ GARCH để dự báo sự biến động rủi ro theo thời gian..19

3.2.

Mô hình nghiên cứu thực nghiệm ở Việt Nam.............................................. 22
3.2.1.Mô hình 1: Hồi quy OLS cơ bản.............................................................. 24
3.2.2.Mô hình 2: Sử dụng mô hình GARCH(1, 1) phân tích biến động của tỷ
suất sinh lợi của các cổ phiếu hoặc danh mục cổ phiếu:................................... 24


3.2.3. Mô hình 3: Tác động của biến động lãi suất và tỷ giá đối với biến động tỷ
suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng riêng lẻ hoặc danh mục cổ phiếu............25
3.3.

Thu thập và xử lý dữ liệu:............................................................................. 27
3.3.1.Dữ liệu nghiên cứu:................................................................................. 27
3.3.2.Xử lý dữ liệu............................................................................................ 28
3.3.2.1. Biến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng và danh mục cổ phiếu.....28
3.3.2.2. Tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường (MRK)................................. 29

3.3.2.3. Biến động của lãi suất phi rủi ro hay chỉ số trái phiếu (INT)..........30
3.3.2.4. Biến động của tỷ giá hối đoái (FX)................................................. 30

CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ.........31
4.1.

Phân tích thống kê mô tả.............................................................................. 31

4.2.

Phân tích tương quan.................................................................................... 37

4.3.

Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu......................................................... 39

4.4.

Phân tích kết quả hồi quy.............................................................................. 41
4.4.1.Kết quả hồi quy mô hình 1: Hồi quy OLS cơ bản.................................... 41
4.4.2.Kết quả hồi quy mô hình 2: Sử dụng mô hình GARCH(1, 1) phân tích
biến động của tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu và danh mục cổ phiếu:............49
4.4.3.Mô hình 3: Tác động của biến động lãi suất và tỷ giá đối với biến động tỷ
suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng riêng lẽ và danh mục cổ phiếu ngân hàng
.......................................................................................................................... 53

4.5. Kết luận Chương 4........................................................................................... 56
CHƯƠNG 5 – KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH............................ 58
5.1.

Tóm tắt và trình bày kết quả nghiên cứu....................................................... 58

5.2.

Kiến nghị chính sách.................................................................................... 59

5.3.

Giới hạn của đề tài........................................................................................ 60

5.4.

Kiến nghị hướng nghiên cứu trong tương lai................................................ 60

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


1

TÓM TẮT
Bài nghiên cứu khảo sát tác động của biến động lãi suất và tỷ giá hối đoái lên tỷ suất
sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại các Ngân hàng thương mại cổ
phần Việt Nam. Mô hình được sử dụng là mô hình OLS và GARCH. Biến phụ
thuộc được nghiên cứu là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại các Ngân hàng thương mại cổ
phần Việt Nam và chỉ số ngành Ngân hàng, tác giả chọn mẫu là tám cổ phiếu được
niêm yết tại HOSE, HNX trong giai đoạn từ ngày 03 tháng 09 năm 2009 đến 30
tháng 09 năm 2013. Ba biến độc lập được sử dụng để giải thích cho sự biến động
của tỷ suất sinh lợi. Các biến độc lập là tỷ suất sinh lợi chỉ số thị trường (MRK),
biến động của lãi suất phi rủi ro (INT) và biến động của tỷ giá hối đoái (FX).

Kết quả nghiên cứu cho thấy biến động của lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác động
lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng hay danh mục cổ phiếu ngân hàng.
Ngoài ra, độ nhạy tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng được tìm thấy là mạnh đối với
tỷ suất sinh lợi chỉ số thị trường hơn biến động lãi suất và biến động tỷ giá hối đoái,
thể hiện tỷ suất sinh lợi chỉ số thị trường có vai trò quan trọng trong việc quyết định
biến động của tỷ suất sinh lợi có điều kiện cổ phiếu Ngân hàng. Kết quả cũng thể
hiện biến động tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng hay danh mục cổ phiếu ngân
hàng bị ảnh hưởng bởi các cú sốc trong quá khứ và biến động lãi suất và tỷ giá
không những tác động lên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu hoặc danh mục cổ phiếu mà
còn tác động lên biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hoặc danh mục cổ phiếu.
Từ khoá: rủi ro thị trường, rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá hối đoái, tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu Ngân hàng, GARCH


2

CHƯƠNG 1 - MỞ ĐẦU
1.1.

Lý do chọn Công trình nghiên cứu

Trong nền kinh tế thị trường, hệ thống ngân hàng được ví như mạch máu của nền
kinh tế. Vì thế hệ thống ngân hàng hoạt động thông suốt, lành mạnh và hiệu quả sẽ
là tiền đề để các nguồn lực tài chính luân chuyển, phân bổ và sử dụng hiệu quả, kích
thích tăng trưởng kinh tế một cách bền vững. Trong những năm gần đây, với quá
trình tự do hoá thị trường tài chính các Ngân hàng mở rộng hoạt động ở nước ngoài
và một phần nào đó bị tác động của rủi ro lãi suất, tỷ giá hối đoái do thị trường tài
chính bất ổn. Để giảm sự tác động rủi ro lãi suất và tỷ giá, các Ngân hàng tham gia
hoạt động ngoại bảng đa dạng và thực hiện kỷ thuật quản lý rủi ro. Tuy nhiên do
thiếu công cụ và kỹ thuật quản lý nên các Ngân hàng ở thị trường mới nổi dễ bị tổn

thương hơn và phải thường xuyên đối mặt với các cuộc khủng hoảng tài chính
nghiêm trọng. Thêm vào đó, việc không phù hợp kỳ hạn giữa các tài sản, nợ phải trả
và sự thay đổi không như kỳ vọng trong lãi suất, tỷ giá hối đoái được xem như là
yếu tố chính dẫn đến tăng nguy cơ rủi ro cho ngân hàng. Ngoài ra, hầu hết các nhà
phân tích tài chính và nhà kinh tế đồng ý rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng bị
ảnh hưởng bởi những thay đổi không như kỳ vọng của lãi suất và tỷ giá hối đoái. Để
cung cấp các luận cứ khoa học và góp phần giúp các nhà xây dựng chính sách ổn
định tài chính, thúc đẩy sự phát triển hệ thống Ngân hàng nói riêng và nền kinh tế
quốc dân Việt Nam nói chung, tác giả nghiên cứu tác động biến động lãi suất và tỷ
giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu: bằng chứng
tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam.
1.2.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu ảnh hưởng của biến động lãi suất và tỷ
giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại các Ngân
hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 03 tháng 09 năm 2009 đến 30 tháng 09
năm 2013 bằng phương pháp ước lượng OLS và GARCH. Các câu hỏi được đặt ra
trong công trình nghiên cứu:


3

Câu hỏi 1: Biến động của lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác động đến tỷ suất sinh lợi
của cổ phiếu ngân hàng hay danh mục cổ phiếu ngân hàng không? Nếucó, mức độ
và chiều hướng tác động của 2 nhân tố này như thế nào?
Câu hỏi 2: Biến động tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng hay danh mục cổ
phiếu ngân hàng có bị ảnh hưởng bởi các cú sốc trong quá khứ không? Mức độ ảnh
hưởng của biến này so với biến động tỷ suất sinh lợi trong quá khứ như thế nào?

Câu hỏi 3: Biến động của lãi suất và tỷ giá chỉ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của cổ
phiếu hoặc danh mục cổ phiếu hay chúng còn có tác động đến biến động tỷ suất
sinh lợi cổ phiếu hoặc danh mục cổ phiếu?
1.3.

Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: nghiên cứu tỷ suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu các Ngân hàng thương mại cổ phần đang niêm yết tại Sở giao dịch chứng
khoán TP. HCM (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX).
Phạm vi nghiên cứu: việc phân tích thực nghiệm tiến hành với số liệu trong giai
đoạn 03 tháng 09 năm 2009 đến 30 tháng 09 năm 2013. Việc phân chia thời gian
này nhằm phục vụ việc thu thập thông tin cũng như dữ liệu tham chiếu.
Phương pháp nghiên cứu: Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng:
•

Mô hình OLS để xác định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu các

ngân hàng riêng lẻ, danh mục cổ phiếu ngân hàng và biến tỷ suất sinh lợi của chỉ
số thị trường, biến động lãi suất phi rủi ro, biến động của tỷ giá hối đoái.
•

Mô hình GARCH để ước lượng biến động tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu

hoặc danh mục cổ phiếu,biến động lãi suất và tỷ giá đối với biến động tỷ suất
sinh lợi của cổ phiếu ngân hàng riêng lẻ hoặc danh mục cổ phiếu
Công cụ phân tích: Phần mềm thống kê sử dụng chủ đạo trong nghiên cứu là Eview
6.0 để hồi quy chuỗi thời gian của tỷ suất sinh lợi và dự báo sự biến động của rủi ro
theo thời gian.

4

1.4.

Ý nghĩa công trình nghiên cứu

Bài nghiên cứu này có hai đóng góp quan trọng về mặt lý luận và thực tiễn:
Về mặt lý luận: tác giả đã tổng hợp và thống kê một số nghiên cứu trước đây về tỷ
suất sinh lợi và biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng Việt Nam.
Về mặt thực tiễn, tác giả nhận thấy công trình nghiên cứu sẽ cung cấp nhiều thông
tin giá trị cho các nhà xây dựng chính sách, nhà quản trịngân hàng, cổđông hiện hữu
và các nhà đầu tư tiềm năng. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu sẽ góp phần cung cấp các
thông tin có hữu ích cho các đối tượng có quan tâm.
Dựa vào kết quả nghiên cứu, các nhà quản lý ngân hàng sẽ cân nhắc trong quá trình
xây dựng và ra quyết định về chính sách quản lý hiệu quả nhằm giúp ngân hàng
giảm thiểu được rủi ro, hoạt động hiệu quả và góp phần nâng cao vị thế của ngân
hàng trên thị trường.
Dựa vào các bằng chứng thực nghiệm từ nghiên cứu, các nhà đầu tư tham khảo để
quyết định đầu tư vào cổ phiếu ngân hàng và Chính phủ, Ngân hàng Nhà nướccó cơ
sở ban hành các quy định và chính sách phù hợp.
1.5.

Cấu trúc đề tài

Bài nghiên cứu này được chia làm 05 chương:
Chương 1: Giới thiệu chung về lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi
nghiên cứu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa của đề tài và
cấu trúc của đề tài.
Chương 2: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

Chương 3: Trình bày dữ liệu nghiên cứu, mô hình nghiên cứu và phương pháp
nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận tóm tắt các kết quả nghiên cứu đạt được và nêu ra những hạn
chế tồn tại của nghiên cứu, từ đó đề xuất hướng mở cho những nghiên cứu sau này.


5

CHƯƠNG 2 - TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Hầu hết các nghiên cứu hiện tại tập trung vào độ nhạy lãi suất và tỷ giá hối đoái của
tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng thông qua việc sử dụng phương pháp khác nhau.
Các phương pháp khác nhau này lần lượt cho kết quả thực nghiệm khác nhau.
2.1.

Các nghiên cứu ở nước ngoài

Trước tiên, Stone (1974) đã nghiên cứu độ nhạy của lãi suất hệ thống với mô hình
hai nhân tố tỷ suất sinh lợi. Tác giả sử dụng Mô hình hai nhân tố với nhân tố thứ
nhất là tỷ suất sinh lợi trên chỉ số vốn chủ sở hữu và nhân tố thứ hai là tỷ suất sinh
lợi trên chỉ số trái phiếu. Mô hình hai nhân tố đã giúp giải thích tốt hơn quá trình
ngẫn nhiên tạo ra tỷ suất sinh lợi chứng khoán thay vì mô hình một nhân tố.
Lloyd và Shick (1977) tiếp tục mở rộng nghiên cứu mô hình hai nhân tố tỷ suất sinh
lợi của Stone. Tác giả đã sử dụng GARCH-M để kiểm định tác động của lãi suất và
biến động của chính nó lên quá trình tạo ra tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng. Tác
giả sử dụng mô hình ARCH, GARCH và kết quả thu được cho thấy thứ nhất là hiệu
ứng biến động phản hồi được tìm thấy có ý nghĩa. Thứ hai, lãi suất và biến động lãi
suất có tác động trực tiếp đến phân phối tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng. Thứ ba,
mức độ vững trong những cú sốc là đáng kể cho tất cả danh mục ngân hàng, chế độ
chính sách tiền tệ hiện hành.

Dinenis & S. K. Staikouras (1998) nghiên cứu tác động của sự thay đổi lãi suất hiện
tại và không mong đợi lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu phổ thông của danh mục các
định chế tài chính ở Anh. Tác giả sử dụng mô hình hai nhân tố với nhân tố thứ nhất
là tỷ suất sinh lợi cổ phiếu phổ thông, nhân tố thứ hai là biến động lãi suất. Và kết
quả cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu phổ thông
và biến động lãi suất; tỷ suất sinh lợi cổ phiếu phổ thông và biến động lãi suất có
mối quan hệ tương quan ngược chiều đáng kể.
Harald A. Benink – Christian C. P. Wolff (2000) nghiên cứu thực nghiệm độ nhạy lãi
suất của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của hai mươi ngân hàng lớn nhất tại Mỹ với việc sử
dụng mô hình ARIMA. Kết quả cho thấy độ nhạy lãi suất có mối quan hệ nghịch biến


6

với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng Mỹ trong giai đoạn cuối thập niên 1980 đến
đầu thập niên 1990, kết quả có ý nghĩa thống kê.
Konstantinos Drakos (2001) sử dụng mô hình GARCH-M để nghiên cứu ảnh hưởng
của biến động lãi suất dài hạn lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu các Ngân hàng niêm yết trên
Athens Stock Exchange trong giai đoạn ngày 14 tháng 11 năm 1997 đến ngày 16 tháng
11 năm 2000. Với dữ liệu nghiên cứu bao gồm giá cổ phiếu phổ thông đóng cửa hàng
ngày của chín ngân hàng được niêm yết tại Athens Stock Exchange trong giai đoạn
ngày 14 tháng 11 năm 1997 đến ngày 16 tháng 11 năm 2000, cung cấp 785

quan sát cho mỗi cổ phiếu. Kết quả nghiên cứu thấy rằng các biến tương quan với
độ nhạy lãi suất, vốn lưu động và có ý nghĩa thống kê.
Choi và cộng sự (1992) áp dụng mô hình ba nhân tố nghiên cứu tác động đến tỷ suất
sinh lợi cổ phiếu Ngân hàng Mỹ đồng thời ước lượng tác động của thị trường, tỷ giá
hối đoái và các yếu tố lãi suất với giả định điều kiện sai số thay đổi. Việc phân tích
một cách chung chung tác động của hoặc lãi suất hoặc tỷ giá trên tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngân hàng, tác giả cung cấp bằng chứng về độ nhạy lãi suất hơn là độ nhạy tỷ

giá hối đoái ngụ ý rằng biến động tỷ giá dẫn đến sự gia tăng trong biến động tỷ suất
sinh lợi cổ phiếu ngân hàng. Do biến động phân nhóm, đòn bẩy và ảnh hưởng mô
hình ARCH của các dữ liệu tần số cao, phương pháp ước lượng tuyến tính (OLS)
tạo ra kết quả sai lệch và mâu thuẫn. Dựa trên giả định phương sai có điều kiện phụ
thuộc thời gian, một vài nghiên cứu đã sử dụng mô hình ARCH/ GARRCH để nắm
bắt tính chất rủi ro thay đổi theo thời gian trong những dữ liệu này.
Mansur và Elyasiani (1995) sử dụng mô hình ước lượng ARCH để nghiên cứu tác
động của mức độ và biến động lãi suất trên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng. Kết
quả nghiên cứu thấy rằng lãi suất và biến động kỳ vọng của chúng ảnh hưởng mạnh
đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng.
Flannery et al. (1997), lại sử dụng mô hình GARCH hai nhân tố để nghiên cứu mối
quan hệ giữa định giá tài sản, rủi ro thay đổi theo thời gian và rủi ro lãi suất. Kết quả
cho thấy ảnh hưởng của lãi suất ít mạnh mẽ trong danh mục đầu tư cổ phiếu ngân
hàng.


7

Năm 1998, Elyasiani và Mansur tiếp tục sử dụng mô hình GARCH-M để nghiên
cứu mức độ biến động của lãi suất lên độ nhạy của sự phân phối tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu ngân hàng. Kết quả cho thấy sự thay đổi lãi suất có tác động ngược chiều
ngay từ lần đầu trong khi sự biến động liên quan lại ảnh hưởng sau đó đến phân
phối tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng.
Đến năm 2003, Elyasiani và Mansur tiếp tục nghiên cứu hiệu ứng lan tỏa quốc tế
của rủi ro và tỷ suất sinh lợi giữa các định chế tài chính: sử dụng mô hình GARCH
2 biến. Trong khuôn khổ nghiên cứu, các ngân hàng được tìm thấy có độ nhạy cao
với cú sốc vĩ mô như tỷ giá hối đoái, lãi suất, với sự tác động trễ tại mức độ biến
động. Hướng và độ lớn của hiệu ứng từ biến động lãi suất và các cú sốc phi hệ
thống ở một nước rất nhạy với các nước khác trong đó Mỹ đóng vai trò lãnh đạo.
Những phát hiện này giúp ổn định tài chính quốc tế, đa dạng hóa danh mục đầu tư

quốc tế, xây dựng chính sách của ngân hàng trung ương và các cơ quan tài chính.
Hooy et al. (2004) sử dụng mô hình GARCH-M để nghiên cứu độ nhạy lãi suất và
rủi ro tỷ giá của các cổ phiếu ngân hàng ở Malaysia trong suốt cuộc khủng hoảng tài
chính gần đây. Kết quả cho thấy rằng giai đoạn trước và trong khi cuộc khủng
hoảng, việc định giá cổ phiếu ngân hàng ít nhạy với rủi ro lãi suất và tỷ giá mặc dù
rủi ro của các ngân hàng Malaysia tăng sau chính sách kiểm soát vốn và chương
trình hợp nhất ngân hàng.
Susan Ryan và Andrew C. Worthington (2002) dùng mô hình GARCH - M, để xem
xét độ nhạy theo thời gian lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng Úc do tác động
của rủi ro thị trường, lãi suất và tỷ giá hối đoái. Với việc thu thập dữ liệu để mô hình
hóa các rủi ro trong giai đoạn 1996-2001 là tỷ suất sinh lợi danh mục ngân hàng
hàng ngày, chỉ số tích lũy thị trường rộng, lãi suất ngắn hạn, trung và dài hạn, và tỷ
giá hối đoái được sử dụng. Kết quả cho thấy rủi ro thị trường là yếu tố quan trọng
quyết định tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng, cùng với mức lãi suất kỳ hạn ngắn,
trung hạn và biến động của chúng. Tuy nhiên, lãi suất dài hạn và tỷ giá hối đoái đã
không xuất hiện đáng kể cho quá trình tạo ra tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng
trong giai đoạn xem xét.


8

Đồng thuận với nghiên cứu của Elyasiani và Mansur (2003), S. Kasman và các cộng
sự (2011), đã sử dụng mô hình OLS, GARCH để nghiên cứu tác động của lãi suất
và biến động tỷ giá hối đoái lên biến động và tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu ngân
hàng, bằng chứng tại Thổ Nhĩ Kỳ. Bằng việc thu thập dữ liệu chuỗi thời gian với
mẫu bao gồm 13 cổ phiếu ngân hàng thương mại Thổ Nhĩ Kỳ được liệt kê trên
Istanbul Stock Exchange (ISE) trong giai đoạn từ ngày 27 tháng 07 năm 1999 đến
ngày 9 tháng 4 năm 2009. Kết quả nghiên cứu cho thấy biến động lãi suất và tỷ giá
hối đoái có tác động ngược chiều và đáng kể vào tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng
có điều kiện và độ nhạy tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng được xác định là mạnh

đối với tỷ suất sinh lợi nhân tố thị trường hơn lãi suất và tỷ giá hối đoái.
2.2 Các nghiên cứu tại Việt Nam
Huỳnh Thế Nguyễn và Nguyễn Quyết (2013) lại nghiên cứu mối liên hệ giữa tỷ giá
hối đoái, lãi suất và giá cổ phiếu trên thị trường Tp. Hồ Chí Minh trong giai đoạn
tháng 10 năm 2007 đến tháng 10 năm 2012. Các biến trong mô hình phân tích bao
gồm tỷ giá USD, lãi suất thị trường liên ngân hàng, chỉ số giá cổ phiếu được lấy
logarit tự nhiên trước khi tiến hành phân tích. Tác giả sử dụng số liệu chuỗi thời
gian theo tháng và phương pháp phân tích số liệu dựa trên kiểm định nghiệm đơn vị,
kiểm định nhân quả Granger, mô hình Var để ước lượng các hàm phản ứng với ba
biến số ở dạng logarit và hàm phân rã phương sai. Kết quả phân tích cho thấy có
mối liên hệ giữa giá cổ phiếu với tỷ giá hối đoái tại bậc trễ hai và lãi suất tại bậc trễ
một. Đồng thời giá cổ phiếu còn bị tác động bởi chính nó tại bậc trễ một và hai. Bài
nghiên cứu nhằm cung cấp đẩy đủ bức tranh về nguyên nhân gây cú "sốc" giá cổ
phiếu ở nước ta và Tp. Hồ Chí Minh, cung cấp các luận cứ khoa học giúp các nhà
làm chính sách xây dựng các chính sách thúc đẩy sự phát triển của thị trường chứng
khoán nói riêng và nền kinh tế quốc dân nói chung.
Trương Đông Lộc và cộng sự (2011) sử dụng mô hình OLS và GARCH (1,1) để kiểm
định mối quan hệ giữa lợi nhuận và rủi ro của các cổ phiếu niêm yết trên Sở giao dịch
chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu bao gồm chuỗi
dữ liệu VNindex và giá của tám mươi cổ phiếu niêm yết trên HOSE với tần


9

suất tuần được thu thập trong khoản thời gian từ ngày 02/01/2007 – 31/12/2009. Tác
giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy, kết quả cho thấy danh mục có rủi ro
càng cao thì lợi nhuận của nó càng cao. Ngoài ra, nghiên cứu còn chỉ ra có mối quan
hệ tuyến tính giữa lợi nhuận và rủi ro của các cổ phiếu niêm yết trên HOSE.
2.3 . Kết luận chương 2
Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm liên quan tác động của lãi suất và tỷ giá hối đoái

lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng. Kết quả các nghiên cứu trước đây cho thấy:
- Lãi suất và biến động lãi suất có mối quan hệ nghịch biến tỷ suất sinh lợi
cổ phiếu và có tác động trực tiếp phân phối tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân
hàng.
- Tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng có độ nhạy cao với cú sốc tỷ giá hối
đoái, lãi suất, và với sự tác động trễ tại mức độ biến động.
- Biến động lãi suất và tỷ giá hối đoái có tác động ngược chiều và đáng kể
vào tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ngân hàng có điều kiện và độ nhạy tỷ suất sinh
lợi cổ phiếu ngân hàng được xác định là mạnh đối với tỷ suất sinh lợi chỉ số
thị trường hơn lãi suất và tỷ giá hối đoái…
Nhìn chung, các phân tích thực nghiệm được thực hiện, tuy nhiên không có sự đồng
nhất trong kết quả nghiên cứu. Và các nghiên cứu hầu hết được thực hiện tại thị
trường phát triển nhưng tại thị trường mới nổi thì rất ít. Tác giả tiến hành nghiên
cứu “Tác động của biến động lãi suất và tỷ giá hối đoái lên tỷ suất sinh lợi và biến
động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu tại thị trường Việt Nam là cần thiết và phù hợp”.


10

CHƯƠNG 3: TRÌNH BÀY DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU, MÔ HÌNH NGHIÊN
CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.

Phương pháp nghiên cứu

3.1.1. Phân tích thống kê mô tả
Phương pháp này được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập
nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu. Thông qua mô tả, tóm tắt thống
kê các biến độc lập và biến phụ thuộc trong giai đoạn ngày 03 tháng 09 năm 2009
đến 30 tháng 09 năm 2013 cho thấy được giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn,

giá trị lớn nhất và bé nhất, hệ số đối xứng, hệ số nhọn, thống kê JB (thống kê
Jarque-Bera).
3.1.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian
Khái niệm tính dừng rất quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian. Một chuỗi thời
gian dừng có đặc điểm sau:
• Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn,
• Dữ liệu có giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian,
• Dữ liệu có một giản đồ tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm
dần khi độ trễ tăng lên.
Trước hết, nên tìm hiểu khái niệm độ trễ. Y t-k là chuỗi thời gian Yt có k độ trễ nghĩa
là phải mất k thời gian mới có đủ dữ liệu chuỗi thời gian Yt. Khi sử dụng chuỗi thời
gian có độ trễ, ta sẽ bị mất biến quan sát. Độ trễ càng tăng, số biến quan sát bị mất
càng nhiều. Vấn đề này sẽ tác động đáng kể trong việc cân nhắc lựa chọn mô hình.
Quay trở lại đặc điểm của một chuỗi thời gian được xem là dừng, diễn đạt theo ngôn
ngữ thống kê như sau:
•

E(Yt) là một hằng số cho tất cả thời điểm t

•

Cov(Yt,Yt-k) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t và k khác 0 nghĩa là

hiệp phương sai giữa Yt và Yt-k chỉ phụ thuộc vào độ dài của (k) về thời gian
giữa t


11

vàt- k, không phụ thuộc vào thời

điểm t. Chẳng hạn, Cov(Y12,Y7) =

Cov(Y13,Y8)= Cov(Y28,Y23)... Ta nên

nhớ Cov(Yt,Yt-6) không đổi nhưng

Cov(Yt,Yt-6) có thể khác với Cov(Yt,Yt-5 ).

Cov(Yt,Yt-k) = gk = E[(Yt - µ)(Yt-k -µ]
Giả sử khi ta di chuyển lùi giá trị gốc của Y từ Y t sang Yt-k. Nếu Yt là một chuỗi
dừng thì giá trị trung bình, phương sai, và hiệp phương sai của Y t-k phải bằng trung
bình, phương sai và các hiệp phương sai của Yt.
Tóm lại, một chuỗi thời gian dừng nếu trung bình, phương sai của nó không đổi
theo thời gian và hiệp phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách
và độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm
thực tế mà đồng phương sai được tính.
Một chuỗi dữ liệu dừng luôn có xu hướng trở về giá trị trung bình và những dao
động xung quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau. Ta cũng có thể suy ngược lại,
một chuỗi thời gian không dừng theo cách ta đã định nghĩa về chuỗi dừng ở trên sẽ
có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, giá trị phương sai thay đổi theo thời
gian hoặc cả hai.
Tại sao chuỗi thời gian dừng lại quan trọng? Gujarati (2003) cho rằng nếu một
chuỗi thời gian không dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó trong
thời gian đang xem xét. Mỗi một chuỗi dữ liệu theo thời gian sẽ mang một tình tiết
nhất định và chỉ thể hiện những hành vi cụ thể trong khoảng thời gian đó. Kết quả
là, chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai đoạn khác nghĩa là không thể lấy
đặc điểm của chuỗi thời gian giai đoạn này làm đặc điểm của một chuỗi thời gian
giai đoạn khác.
Đối với mục đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy có thể sẽ không

có giá trị thực tiễn.Vì như chúng ta đã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta
ngầm định xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì
cho các giai đoạn trong tương lai.Thế nhưng, nếu bản thân dữ liệu luôn thay đổi thì


12

chúng ta không thể dự báo được điều gì cho tương lai.
Hơn nữa, đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian không dừng thì tất cả các
kết quả điển hình của một phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển sẽ không có giá trị
cho việc dự báo, và thường được gọi là hiện tượng "hồi quy giả mạo". Do vậy, điều
kiện cơ bản nhất cho việc dự báo một chuỗi thời gian là nó phải có tính dừng.
Kiểm định tính dừng
Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) là một kiểm định được sử dụng khá phổ
biến trong nghiên cứu khoa học thay vì sử dụng đồ thị chuỗi thời gian hay giản đồ
tương quan vì kiểm định này có tính học thuật và chuyên nghiệp cao hơn.
Nhiễu trắng
Một Ut đáp ứng đầy đủ các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, tức có
kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng không gọi là
nhiễu trắng.
Bước ngẫu nhiên
Nếu Yt = Yt-1+Ut với Ut là nhiễu trắng, thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên không có
hằng số.
Ta có:
Y1=Y0+U1
Y2=Y1+U2=Y0+U1+U2
..........................
Yt = Y0 + U1 + U2 + ....+ Ut
Ta có: E(Yt) = E(Y0 + ∑Ut) = E(Y0)
Do Y0 là hằng số, các Ui độc lập với nhau, phương sai không đổi bằng nên:

2

Var(Yt) = tσ (thay đổi theo t)


Điều này chứng tỏ Yt là chuỗi không dừng


13

Bước ngẫu nhiên có hằng số: Yt= δ Yt-1 + Ut
Có E(Yt) = E(δ + Y0 + ∑Ut) = Y0 + tδ
Và Var(Yt) = tσ

2

một bước ngẫu nhiên có hằng số là một chuỗi không dừng
Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey - Fuller
Xét mô hình Yt = p.Yt-1 + Ut với Ut là nhiễu trắng
Nếu p = 1 thì Yt là bước ngẫu nhiên không dừng. Do đó để kiểm định tính dừng của
Yt, kiểm định giả thiết:
H0: p = 1(Yt là chuỗi không dừng)
H1: p ≠ 1(Yt là chuỗi dừng)
Ở đây không thể sử dụng kiểm định t vì Yt có thể là chuỗi không dừng. Trong
trường hợp này sử dụng tiêu chuẩn kiểm định DF như sau:
p�

τ =

se (p�)

Dickey và Fuller cho rằng giá trị t của hệ số Yt-1 sẽ không theo phân phối student
mà thay vào đó là phân phối xác suất. Kiểm định thống kêτ còn được gọi là kiểm
định Dickey - Fuller (DF).
Nếu τ>ταbác bỏ giả thiết H0 và kết luận chuỗi dừng. Tiêu chuẩn DF được áp dụng
cho các mô hình sau:
ΔYt = γYt-1 + Ut
ΔYt = β1 + γYt-1 + Ut
ΔYt = β1 + β2t + γYt-1 + Ut
Với giả thuyết Ho: γ = 0 (chuỗi dừng). Nếu U t tự tương quan có nghĩa là Y t phụ
thuộc cả các Yt-i trong quá khứ như Yt-1, Yt-2 ... thì cải biên mô hình thành mô hình
như sau:


14

∆Yt = β1 + β2t + γYt-1 + ∑

m
t=1αiΔYt-1

+ Ut

Kiểm định DF như trên được gọi là kiểm định DF mở rộng (ADF- Augmented
Dickey - Fuller Test)
3.1.3. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến trong mô
hình hồi quy. Kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan có thể cung cấp cái nhìn
tổng quát ban đầu về mối quan hệ giữa các biến số cả về kỳ vọng dấu và độ lớn.
Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau (hệ số

tương quan lớn hơn 0.8) là dấu hiệu của đa cộng tuyến, do đó cần phải loại bỏ một
số biến độc lập ra khỏi mô hình trước khi thực hiện hồi quy.
Trong khi phân tích tương quan đưa ra cái nhìn ban đầu về các biến trong mô hình
hay không thì phân tích hồi quy được dùng để phân tích và đo lường mức độ ảnh
hưởng của các biến độc lập với các biến phụ thuộc, qua đó cho biết chiều hướng và
mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này sẽ cho
phép tác giả đưa ra những bằng chứng xác thực để trả lời các câu hỏi nghiên cứu.
3.1.4. Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển OLS
Hàm hồi qui tổng thể tuyến tính (PRF): E(Y|Xi) = b1 + b2 Xi
Trong đó:
•

E(Y|Xi) là trung bình (tổng thể) của phân phối của Y với điều kiện Xi

•

b1 , b2 là các tham số của mô hình còn được gọi là hệ số hồi qui

•

b1 là tung độ gốc; b2 là hệ số góc (độ dốc) của đường hồi qui

Phân tích hồi qui là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến, biến phụ thuộc, vào một
hay nhiều biến khác, biến độc lập (biến giải thích), với ý tưởng ước lượng giá trị
trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu
lặp lại) của các biến giải thích.


15

Độ lệch giữa mức của một cá thể và mức trung bình:
ui = Yi - E(Y| Xi) hay Yi = E(Y| Xi) + ui (ui là sai số ngẫu nhiên);
Yi = b1 + b2 Xi + ui
Đặc trưng ngẫu nhiên của PRF:
E(Y| Xi) = E[E(Y| Xi)] + E(ui|Xi ); E(ui|Xi ) =
0 Ý nghĩa của sai số ngẫu nhiên (ui)
•

Sự mơ hồ của lý thuyết

•

Dữ liệu không có sẵn

•

Các biến cốt lõi và những biến ngoại vi

•

Bản chất ngẫu nhiên của con người

•

Các biến thay thế kém

•

Nguyên tắc chi li

•

Dạng hàm sai

Hàm hồi quy mẫu:
Y

�

i

�

=β

1+

�

β

2Xi

Trong đó:
Y

�

i

là ước lượng của E(Yi|Xi)

β�1 và β�2 là các ước lượng của β1, β2
Yi = β 1

�

+ β2Xi + u�i = Yi + u�i

�

Để ước lượng tốt nhất của đường hồi quy tổng thể, nên chọn điều kiện bình phương
bé nhất. Do điều kiện bình phương bé nhất giúp xác định đường hồi quy dựa trên
nguyên tắc cực tiểu hoá tổng các phần dư bình phương (còn gọi là nguyên tắc bình
phương bé nhất, hay gọi tắt là nguyên tắc OLS - ordinary least square).


16

Phương pháp OLS:

∑

�

2

=

Kết quả hồi quy

�

�

∑( −

)(

−

)

=

2

∑( −

�

�

=

2

Các giả thuyết của OLS:
Giả thiết 1: Mô hình hồi quy là đường thẳng với ẩn số là các hệ số β 1,β2; đó là
Yi = β1 + β2 Xi + ui với i = 1,2, 3, ….n
Giả thiết 2: Tất cả các giá trị quan sát X không được giống nhau, phải có ít nhất một

giá trị khác biệt.
Giả thiết 3: Sai số ui là biến ngẫu nhiên với trung biình bằng 0; nghĩa là E(ui) = 0
Giả thiết 4: Xi được cho và không ngẫu nhiên, điều này ngầm định rằng không
tương quan với ui; nghĩa là cov(Xi, ui) = E (Xiui) - E(Xi,)E(ui) = 0
2

Giả thiết 5: ui có phương sai không đổi với mọi i; nghĩa là Var(ui)= E(ui ) = σ

2

Giả thiết 6: ui và uj có phân phối độc lập đối với mọi i ≠ j, sao cho cov(ui,uj) =
E (ui,uj).
Giả thiết 7: Số lượng quan sát phải lớn hơn số lượng hệ số hồi quy được ước lượng.
2

Giả thiết 8: ui tuân theo phân phối chuẩn ui ~ N (0,σ ), nghĩa là ứng với giá trị
2

Xi cho trước, Yi ~ N (β1 + β2 Xi, σ )


Định lý Gauss-Markov: Với các giả thiết của phương pháp OLS, ước lượng

bình phương tối thiểu thông thường là ước lượng tuyến tính không thiên lệch
có hiệu quả nhất trong các ước lượng. Phương pháp OLS đưa ra Ước lượng
không thiên lệch tuyến tính tốt nhất (BLUE).

)

17

Thông qua phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu thông thường (OLS),
hằng số và các tham số của mô hình sẽ được ước lượng. Hệ số p - value của kết quả
phân tích hồi quy cho biết mức độ tác động của các biến độc lập lên từng biến phụ
thuộc.Các mức thống kê có ý nghĩa thường được sử dụng là 1%, 5% hoặc 10% (hay
nói cách khác là độ tin cậy 99%, 95% hoặc 90%).
Để kiểm tra sự phù hợp của mô hình, tác giả trình bày các kiểm định:
- Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: Nếu phương sai của sai số thay đổi
sẽ làm mất hiệu lực của các kết quả kiểm định nên mong muốn kiểm định một
cách chính thức việc phương sai của sai số thay đổi có hiện hữu hay không. Có
một số kiểm định đối với phương sai của sai số thay đổi và chúng khác nhau về
nguyên tắc và năng lực kiểm định. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm
định White, không giả định bất kỳ kiến thức nào trước đó về phương sai sai số
thay đổi và là một kiểm định LM mẫu lớn với lựa chọn đặc biệt cho các giá trị Z
nhưng không phụ thuộc vào giả thuyết chuẩn tắc.Các bước thực hiện:

Bước 1: Tính toán phần dư

� và lấy bình phương phần dư đó

B ước 2: Hồi quy phần dư ui

Xi2Xi3. Đây là mô hình hồi quy phụ tương ứng với:

=α

σ2

i

+α
1

2

2

Bước 3: tính toán trị thống kê nR , với n là cỡ mẫu và R là R bình phương
chưa hiệu chỉnh từ hồi quy phụ của Bước 2.
Bước 4: Bác bỏ giả thuyết không cho rằng 2 = 3= 4= 5= 6= 0 nếu nR2> 52(α), điểm α phần trăm cao
hơn trong phân phối chi bình phương với bậc tự do df là 5.
Nếu không bác bỏ giả thuyết, Phương trình (3.9) trở thành 2 = 1, hàm ý rằng các phần dư là phương sai của sai số không đổi.

- Kiểm định tương quan chuỗi (hay còn gọi là tự tương quan): là tương quan
giữa


18

các phần dư của mô hình hồi quy. Khi có hiện diện của tự tương quan, các ước
lượng OLS và các dự báo vẫn không thiên lệch và nhất quán, nhưng không phải
BLUE và vì thế không hiệu quả. Tuy nhiên, đặc tính nhất quán sẽ không có nếu
biến phụ thuộc được xem như biến giải thích. Hơn nữa, nếu các biến ngoại sinh
luôn tăng theo thời gian và tương quan chỗi dương thì phần dư ước lượng sẽ là
2

một ước lượng quá thấp và giá trị R sẽ là một ước lượng quá cao. Điều này có
nghĩa là tính chất thích hợp tốt nhất sẽ được phóng đại lên và trị thống kê t sẽ
lớn hơn giá trị thực. Nghiêm trọng hơn, nếu tương quan chuỗi bị bỏ qua và thủ

tục OLS được áp dụng thì các kiểm định của các giả thuyết sẽ không còn giá trị.
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định Breusch – Godfrey bao gồm
việc chạy một hồi quy phụ

� dựa vào

� và tất cả các biến giải thích

trong
−1

mô hình. Dưới giả thuyết không về tự hồi quy có giá trị bằng không, giá trị
2

của (n-1)R có phân phối chi-square với một bậc tự do. Nếu giá trị này vượt
giá trị tới hạn thì kết luận rằng tương quan chuỗi bậc nhất có ý nghĩa.
- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: đây là một thống kê thường được sử
dụng để kiểm định xem một biến có phân phối chuẩn hay không. Trong hồi quy
tuyến tính cổ điển, thống kê này rất quan trọng cho việc kiểm định phần dư của
mô hình hồi quy theo phương pháp OLS có phân phối chuẩn hay không.

Giả thuyết Ho: Chuỗi có phân phối chuẩn
Công thức: JB =
Trong đó: S là độ nghiêng của phân phối, K là độ nhọn của phân phối, N là
số quan sát và k là số hệ số lượng được sử dụng để tạo ra chuỗi dữ liệu (N-k
là bậc tự do). Khi một chuỗi có phân phối chuẩn thì S = 0 và k = 3 nên JB =
0. Xác suất được báo cáo kèm theo giá trị thống kê JB là xác suất mà thống
kê JB lớn hơn giá trị quan sát dưới giả thiết không (Ho), ở đây là số 0. Giá trị
xác suất càng nhỏ thì khả năng bác bỏ giả thiết Ho càng cao.