TÀI CHÍNH -
Tháng 4/2015
47
tất cả các giá trị -3,47477, -2,869113 và -2,570871
tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Ở giai đoạn trước khi có thông tin, giá trị ADF
cũng nhỏ hơn tất cả các mức ý nghĩa 1%, 5% và
10%. Như vậy, từ kết quả kiểm định ADF cho
thấy chuỗi dữ liệu cho mỗi giai đoạn hay toàn bộ
giai đoạn đều mang tính dừng. Các giá trị kiểm
định ADF thu được mang độ tin cậy cao do giá
trị Durbin-Watson tương đương 2, nghĩa là kiểm
định phù hợp. Khi xác định chuỗi dữ liệu có tính
dừng đồng nghĩa với việc các giá trị thống kê
thu được từ kết quả hồi quy cho các mô hình đều
mang độ tin cậy cao.
Kết quả ước lượng mô hình
Sau khi so sánh kết quả trước và sau khi giới
thiệu về chỉ số tương lai, tiếp theo nghiên cứu đưa
biến giả vào phương trình của mô hình GARCH
cơ bản cho toàn bộ mẫu dữ liệu và kiểm định giá
trị của biến giả này. Nếu hệ số của biến giả dương
thì có thể kết luận rằng có tác động dương của
giao dịch chỉ số tương lai lên biến động của chỉ
số VN-Index.
Mô hình GARCH (1,1) (Bảng 2)
Dựa trên kết quả hồi quy, tất cả các hệ số α0, α1,
β1 cho cả hai thời kỳ trước và sau khi giới thiệu
về chỉ số tương lai đều là những số dương và có ý
nghĩa ở mức 1% và 5%. Trong đó, hệ số α1 được
xem là hệ số “tin tức” và β1 biểu thị cho “thông tin
cũ”. Như vậy, khi có sự thay đổi thông tin hay các
thông tin cũ đều tác động nhanh chóng lên chỉ số
VN-Index. Tổng (α1 + β1) = 1,032893 cũng tương
đương 1, điều này nói lên rằng thông tin cũ có ảnh
hưởng lâu dài lên chỉ số VN-Index ở thời kỳ trước
khi giới thiệu chỉ số tương lai. Kết quả kiểm định
Wald cho thời kỳ này cũng cho thấy giả thiết H0
[(α1 + β1)= 1] bị bác bỏ do p-value = 0,0046 < 0,05.
Điều này cho thấy thông tin cũ không ảnh hưởng
lâu dài lên chỉ số VN-Index. Đối với thời kỳ sau
khi giới thiệu chỉ số tương lai, hệ số (α1 + β1) =
0,73335 và kiểm định Wald cho thấy giả thiết H0
cũng bị bác bỏ do p-value = 0,0387 < 0,05. Như
vậy, ở hai thời kỳ trước và sau khi giới thiệu chỉ
số tương lai, mặc dù thông tin có ảnh hưởng lên
chỉ số VN-Index, nhưng thông tin cũ ảnh hưởng
không lâu dài lên lợi tức của chỉ số này.
Mô hình EGARCH (1,1) (Bảng 3)
Từ bảng kết quả trên nhận thấy, về mặt ý
nghĩa hệ số α2 của thời kỳ trước khi giới thiệu
là số âm, có nghĩa là những thông tin tích cực
không có tác động nhiều lên chỉ số VN-Index
mà ngược lại những thông tin tiêu cực lại ảnh
hưởng rất lớn. Tuy nhiên, hệ số này lại không
có ý nghĩa thống kê. Ở thời kỳ sau khi có thông
tin cũng vậy, dù thông tin tích cực có tác động
lớn đến lợi tức chỉ số VN-Index nhưng hệ số α2
cũng không có ý nghĩa thống kê. Do đó, đối với
thị trường Việt Nam, chưa có sự rõ ràng nào về
những tác động bất cân xứng lên sự biến động
chỉ số VN-Index.
Mô hình TGARCH (1,1) (Bảng 4)
Mô hình TGARCH là mô hình đánh giá hiệu ứng
đòn bẩy lên chỉ số VN-Index. Với kết quả từ Bảng
4.4 cho thấy, giá trị p-value của trước khi có thông
tin = 0,3082 > 0,05 và p-value của giai đoạn sau khi
có thông tin = 0,6976 > 0,05 cho thấy hệ số đòn bẩy
BẢNG 2: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH GARCH CHO TỪNG GIAI ĐOẠN
Hệ số
Pre-introduction
Post-introduction
Giá trị
z-statistic
Giá trị
z-statistic
α0
0,00000259
7,570875***
0,0000483
2,360451**
α1
0,308968
14,60960***
0,224116
2,545871***
β1
0,723925
54,57652***
0,509237
2,968846***
Mức ý nghĩa 1% (***), 5% (**)
BẢNG 3: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG EGARCH CHO TỪNG GIAI ĐOẠN
Thông số
Pre-introduction
Post-introduction
Giá trị
z-statistic
Giá trị
z-statistic
α0
-0,819207
-16,46948***
-2,626616
-2,597814***
α1
0,516443
20,06710***
0,430908
3,624328***
α2
-0,014316
-1,035464
0,047361
0,855179
α3
0,952486
208,6114***
0,737532
6,664726***
Mức ý nghĩa 1% (***), 5% (**)
