TÀI CHÍNH -
Tháng 03/2018
49
Bảng 1 thể hiện sự tương quan thấp giữa các
nhân tố. Trong đó, hệ số tương quan giữa INF và
GDP là 0,4669 cao nhất và tiếp đến giữa INF và MS
là 0,3401. Điều này biểu hiện mối liên hệ giữa các
nhân tố không chặt chẽ và có tính độc lập khá cao.
Phương trình tổng quát có dạng: βit = α0 + α1
MSit + α2Growthit + α3 INFit + α4 EXRit + ui + εi
Khi có sự xuất hiện của u sẽ gây ảnh hưởng đến
các ước lượng, từ đó có các mô hình ước lượng đối với
chuỗi số liệu mảng như sau: Nếu có u hoặc ảnh hưởng
của u không đáng kể thì sẽ chọn mô hình OLS gộp; u
tương quan với biến độc lập nào đó thì sử dụng mô
hình tác động cố định; u không có tương quan với biến
độc lập nhưng tổng sai số giữa u và e vẫn có tự tương
quan thì ta dùng mô hình tác động ngẫu nhiên.
Trên cơ sở đó, bài viết tiến hành hồi quy với mô
hình tác động ngẫu nhiên, sau đó kiểm định lại mô
hình có tồn tại u hay không, từ đó xác định các mô
hình phù hợp.
Bảng 2: Kết quả ước lượng theo mô hình tác động
ngẫu nhiên
Tên biến Hệ số hồi quy(α)
Thống kê z
P_value
MS
-0,4788698
-2,46
0,014
GDP
-0,3957436
-3,56
0,000
INF
0,0164404
1,36
0,173
EXR1
1,629709
1,28
0,199
C
-8,027108
-0,66
0,512
R²
Within
0,1320
Between
0,0099
Overall
0,0597
Độ tin cậy
95%
Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên dữ liệu của Stoxplus và phần mềm Stata
Bảng 3: Kết quả ước lượngtheomô hìnhtác động cố định
Tên biến
Hệ số hồi quy (α)
Thống kê T P_value
MS
-0,4788494
-2,45
0,015
GDP
-0,3970814
-3,57
0,000
INF
0,0164394
1,36
0,175
EXR1
1,628063
1,28
0,202
C
-8,012516
-0,65
0,514
Độ tin cậy
95%
Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên dữ liệu Stoxplus và phần mềm Stata
Theo bảng 3, kết quả hồi quy của mô hình tác
động cố định lượng hóa tác động của các nhân tố vĩ
mô đến rủi ro hệ thống các tổ chức tài chính niêm
yết trên TTCK. Khi đó, xuất hiện sự lựa chọn giữa
hai mô hình tác động ngẫu nhiên và mô hình tác
động cố định nên sẽ tiếp tục kiểm định Hausman để
lựa chọn mô hình cho dự báo với mức ý nghĩa 5%.
t: Biến được quan sát ở thời điểm t.
ui: Thành phần sai số riêng biệt của từng phần
tử chéo.
ei: Sai số ngẫu nhiên thông thường
Biến
Thước đo Vai trò của biến
i ro hệ thống
Beta
Biến phụ thuộc
Cung tiền
Ms = Cp + D
Biến độc lập
Tốc độ tăng
trưởng kinh tế
Biến độc lập
Lạm phát
Biến độc lập
Tỷ giá
Ngoại tệ/nội tệ
Biến độc lập
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu
Nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập: Dữ liệu
trong bài viết là dữ liệu thứ cấp của 28 các tổ chức
tài chính, được lấy từ các website:
.
com.vn;
Mẫu nghiên cứu:
Tổng số mẫu bao gồm 28 các
tổ chức tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam từ
năm 2010 đến 2016. Các mẫu lựa chọn được căn cứ
dựa vào: thông tin đầy đủ và dữ liệu để tính toán
các biến số trong mô hình (lịch sử giá). Bộ số liệu
sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình nghiên cứu
tổng thể các tổ chức tài chính trên TTCK Việt Nam.
Xử lý dữ liệu:
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sử
dụng Microsoft Excel 2013 để thực hiện các phép
tính toán cần thiết, sau đó đưa các số liệu này vào
phần mềm thống kê Stata theo mô hình Panel Data.
Tiếp đến, xây dựng mô hình hồi quy với số liệu
mảng bằng phương pháp ước lượng, xuất hiện 3
mô hình để lựa chọn: mô hình tác động ngẫu nhiên
(Random Effect Model), mô hình tác động cố định
(Fixed Effect Model) hoặc OLS gộp (Pooked OLS để
hồi quy bằng phân mềm thống kê Stata.
Kiểmđịnhmô hình và thảo luận kết quả nghiên cứu
Kiểm định mô hình:
Để thực hiện mô hình, trước hết tác giả tiến hành
phân tích tính tương quan của các biến.
Bảng 1: Ma trận hệ số tương quan
giữa các biến độc lập trong mô hình
MS
GDP
INF
EXR BETA
MS
1
-0,3491 0,3401 0,0103 -0,6057
GDP
-0,3491
1
0,4669 -0,6057 -0,7650
INF
0,3401 0,4669
1
-0,7650 -0,1329
EXR
0,0103 -0,6057 -0,7650
1
0,1669
BETA
-0,0347 -0,2042 -0,1329 0,1669
1
Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên dữ liệu Stoxplus và phần mềm Microsoft Excel
