Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán tiếp cận từ mô hình Spatial Econometrics

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:92

Thêm vào BST

Báo xấu

16
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Kết quả của nghiên cứu có thể đóng góp thêm cho lý thuyết kinh tế tài chính quốc tế và các quyết định quản trị của các nhà quản trị đầu tư tài chính trong việc thực hiện việc phòng ngừa rủi ro, đa dạng hoá danh mục đầu tư cũng như quản lý vĩ mô thị trường chứng khoán.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các yếu tố tác động đến sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán tiếp cận từ mô hình Spatial Econometrics

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC HIẾN CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ ĐỒNG BIẾN GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN - TIẾP CẬN TỪ MÔ HÌNH SPATIAL ECONOMETRICS LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH - 2014
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC HIẾN CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ ĐỒNG BIẾN GIỮA CÁC THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN - TIẾP CẬN TỪ MÔ HÌNH SPATIAL ECONOMETRICS Chuyên ngành : Tài chính - Ngân hàng Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG TP. HỒ CHÍ MINH - 2014
LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan: - Đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang. - Số liệu, kết quả của luận văn là trung thực và chưa từng ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. - Tôi chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình. Tp. HCM, ngày 7 tháng 11 năm 2014 Tácgiả NguyễnNgọcHiến
MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục chữ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục hình vẽ, biểu đồ TÓM TẮT ...................................................................................................................1 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ....................................................................................2 CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT...........................................................4 2.1. CÁC KHÁI NIỆM .........................................................................................4 2.1.1. Biến động cùng hướng (co-movement ) và lây lan (contagion)..........4 2.1.2. Cơ chế liên kết các quốc gia (linkages) ...............................................4 2.2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU ..............................................................................5 2.2.1. Nghiên cứu, bằng chứng về tồn tại lây lan (contagion), đồng biến (co-movement) giữa các thị trường chứng khoán ...............................................5 2.2.2. Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố quyết định đến tính đồng biến (co-movement) hay tính liên phụ thuộc (interdependence, dependence) giữa các thị trường.....................................................................................................10 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................12 3.1. Mô hình phụ thuộc không gian (spatial dependence) cho dữ liệu chéo(cross-sectional) .............................................................................................12 3.1.1. Khái niệm về phụ thuộc không gian và mô hình spatial econometrics 12
3.1.2. Ma trận trọng số không gian- spatial weight matrix, ma trận liền kề - contiguity matrix ...............................................................................................14 3.1.3. Kiểm định sự tồn tại của spatial autocorrelation hay spatial dependence (Moran’s I test) .............................................................................20 3.1.4. Hiệu ứng lan toả trực tiếp, gián tiếp (direct, indirect [spillover] effect) 21 3.1.5. Vấn đềbỏ sót biến và lựa chọn mô hình phụ thuộc không gian ........22 3.2. Mô hình phụ thuộc không gian với dữ liệu bảng (Spatial Panel Data) ......23 3.2.1. Kiểm định sự tồn tại của phụ thuộc chéo trong dữ liệu bảng............23 3.2.2. Mô hình, phương trình ước lượng .....................................................24 3.2.3. Kỹ thuật ước lượng ............................................................................25 3.3. Mô hình đo lường sự đồng biến, so sánh các mối liên kết trong tác động đối với sự đồng biến ....................................................................................................26 CHƯƠNG 4. LỰA CHỌN VÀ XÂY DỰNG BIẾN ...........................................28 4.1. Biến phụ thuộc .............................................................................................28 4.2. Nhóm biến đo lường mối liên kết tài chính .................................................28 4.2.1. Dao động tỷ giá song phương ..................................................................29 4.2.2. Thương mại song phương ........................................................................30 4.2.3. Đầu tư trực tiếp FDI .................................................................................31 4.2.4. Nợ ngân hàng nước ngoài Foreign claim .................................................32 4.2.5. Đầu tư gián tiếp FPI .................................................................................32 4.2.6. Hội tụ lạm phát .........................................................................................33 4.2.7. Hội tụ lãi suất ...........................................................................................34
4.2.8. Mở cửa thị trường vốn, Hội nhập tài chính – KaOpen song phương (Bilateral KaOpen) ................................................................................................34 4.2.9. Khoảng cách địa lý ...................................................................................36 4.3. Nhóm biến giải thích ...................................................................................36 4.3.1. Giá dầu .....................................................................................................37 4.3.2. Giá vàng ...................................................................................................37 4.3.3. Tỷ lệ tăng trưởng GDP .............................................................................38 4.3.4. Tăng trưởng sản lượng công nghiệp ........................................................39 4.3.5. Lạm phát ...................................................................................................39 4.3.6. Tỷ giá hối đoái..........................................................................................40 4.3.7. Thay đổi lãi suất .......................................................................................42 4.3.8. Thay đổi xếp hạng tín dụng đồng nội tệ ...................................................42 CHƯƠNG 5. DỮ LIỆU........................................................................................45 CHƯƠNG 6. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................55 6.1. Kết quả từ mô hình Spatial Durbin Panel Model (SDM) ............................55 6.2. Phân tích với mô hình SAR(2)+SEM ..........................................................64 6.3. Kết quả từ mô hình SAR(2) - so sánh trực tiếp từng cặp ρWy ...................69 CHƯƠNG 7. KẾT LUẬN ....................................................................................73 7.1. Phát hiện và đóng góp của nghiên cứu: .......................................................73 7.2. Giới hạn và định hướng nghiên cứu ............................................................74 TÀI LIỆU THAM KHẢO
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Nội dung APEC Asia Pacific Economic Cooperation ARCH Autoregressive Conditional Heteroscedasticity BP Breusch Pagan (test) CD Cross dependence(test) DGP Data Generating Process GARCH Genralized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity GMM Genralized method of moments GNS General Nesting Spatial (Model) LM Lagrange Multiplier (test) MLE Maximum likelihood estimator OLS Ordinary Least Square PCD Pesaran cross dependence (test) SAC Spatial Autocorrelation (Model) SAR Spatial Autoregressive (Model) SDEM Spatial Durbin Error Model SDM Spatial Durbin Model SEM Spatial Error Model SLR Simple Linear Regression (Model) SLX Spatial lag of X (Model) TSSL Tỷ suất sinh lợi VAR Vector Autoregression, Vector Autoregressive (model)
DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3-1. So sánh các áp dụng mô hình spatial econometrics .................................23 Bảng 4-1. Ký hiệu tên biến .......................................................................................44 Bảng 4-2. Ký hiệu ma trận trọng số không gian W ..................................................44 Bảng 5-1. Danh mục các quố gia trong mẫu .............................................................46 Bảng 5-2. Thống kê cơ bản các tỷ suất sinh lợi hằng tháng chỉ số chứng khoán các quốc gia .....................................................................................................................47 Bảng 5-3. Tương quan giữa các chỉ số chứng khoán ................................................50 Bảng 5-4. Kết quả kiểm định phụ thuộc chéo ...........................................................53 Bảng 5-5. Kiểm định unitroot cho dữ liệu bảng và từng chuỗi ...............................54 Bảng 6-1. Kết quả mô hình SDM .............................................................................58 Bảng 6-2. Kết quả mô hình SAR(2)+SEM ...............................................................65 Bảng 6-3. So sánh ρ1, ρ2 mô hình SAR(2) .............................................................71
DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 3-1.Các mô hình spatial ecnometrics ..............................................................19 Hình 5-1. Phân bố hệ số tương quan giữa các thị trường chứng khoán ...................53 Hình 6-1. Phân bố hệ số ρ kết quả mô hình SDM theo thời kỳ ...............................62 Hình 6-2. So sánh hệ số ρ theo các W, mô hình SDM.............................................63 Hình 6-3.So sánh tỷ số ρ1/ρ2 qua các thời kỳ, mô hình SAR(2)+SEM ....................68
1 TÓM TẮT Nghiên cứu về sự phụ thuộc giữa các thị trường chứng khoán được nhiều người quan tâm. Trong hệ thống tài liệu khoa học kinh tế tài chính đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề này bằng các phương pháp khác nhau và kết quả các phương pháp trước đây cũng phần lớn chỉ đưa ra được bằng chứng về sự phụ thuộc hay đồng bộ giữa các thị trường chứ chưa có nhiều nghiên cứu đi vào nghiên cứu nguyên nhân hay bản chất giải thích cho sự phụ thuộc, đồng bộ đó. Nghiên cứu này sử dụng các mô hình của phương pháp spatial econometrics trên dữ liệu thị trường chứng khoán và kinh tế vĩ mô cùng với các chỉ tiêu kinh tế song phương 18 quốc gia Châu Á Thái Bình Dương từ năm 2004-2013 được chia làm 3 giai đoạn trước khủng hoảng (2004-2006), khủng hoảng (2007-2009) và hậu khủng hoảng (2010-2013). Kết quả cho thấycó tồn tại sự đồng bộ giữa các thị trường chứng khoán và tính chất ấy cao hơn trong thời kỳ khủng hoảng và tăng lên theo thời gian. Nghiên cứu cũng khẳng định các chỉ tiêu kinh tế song phương giải thích rất tốt cho sự đồng bộ giữa các thị trường. Trong đó, một đo lường mới được tác giả đề xuất dựa trên chỉ số KaOpen có sức mạnh giải thích cao nhất. Từ khoá: Spatial Econometrics, SEM, SAR, SDM, International stock markets, dependence, interdependence, co-movement, synchronization, spillover, KAOPEN, Bilateral KAOPEN, KAOPEN song phương.
2 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU Trong vài chục năm trở lại đây, thế giới ngày càng chứng kiến sự lớn mạnh và hội nhập của các nền kinh tế, cùng với nó là mối quan hệ thương mại đầu tư ngày càng rộng mở và phức tạp giữa các quốc gia. Toàn cầu hoá được nhắc đến nhiều và ảnh hưởng đến hầu hết mọi mặt đời sống kinh tế chính trị xã hội trên thế giới. Công nghệ thông tin truyền thông phát triển mạnh mẽ cũng là một yếu tố thúc đẩy phát triển kinh doanh quốc tế và thúc đẩy tiến trình toàn cầu hoá mạnh mẽ hơn. Khởi nguồn từ khủng hoảng bong bóng nhà đất Mỹ năm 2007-2008, dẫn tới cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính quốc tế năm 2008-2009, thế giớiđã ghi nhận tác động tiêu cực đến hàng loạt các thị trường chứng khoán. Lịch sử tài chính quốc tế trong quá khứ cũng đã chứng kiến nhiều biến động tốt – xấu mang tính dây chuyền như vậy. Có thể kể đến các cuộc khủng hoảng lớn đều dẫn tới hậu quả tương tự như cuộc khủng hoảng Mỹ năm 1987, khủng hoảng tài chính Thái Lan 1997, tất cả thấy cho thấy sự vận động cùng xu hướng (co-movement) của các thị trường chứng khoán. Đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các thị trường chứng khoán, chỉ ra mối quan hệ biến thiên cùng hướng giữa chúng, song để đưa ra gốc rễ nguyên nhân hay các yếu tố tác động đến sự phụ thuộc ấy thì chưa nhiều và vẫn còn một khoảng trống nghiên cứu rất lớn. Do vậy tôi chọn đề tài nghiên cứu về vấn đề này để thực hiện cho luận văn Thạc sỹ Kinh tế của mình, nghiên cứu xem xét phân tích mối quan hệ đồng biến giữa các thị trường chứng khoán và các yếu tố tác động đến mối quan hệ đó. Spatial Econometrics là một chuyên ngành nghiên cứu kinh tế khá mới mẻ, ra đời từ sự kết hợp của khoa học địa lý (geographics, geo-spatial analysis, regional analysis) và toán kinh tế lượng (econometrics). Nói chung, các mô hình kinh tế lượng thông thường được ước lượng qua hồi quy, không tính đến sự phụ thuộc giữa các thực thể (section). Ngay cả mô hình panel data sử dụng tập mẫu gồm các quan sát của các thực thể khác nhau (cross section) nhưng cũng không xem xét hay tính đến sự phụ thuộc chéo (cross section interdependence). Spatial econometrics ra đời với sự kết
3 hợp của chuyên ngành phân tích spatial analysis của khoa học địa lý bổ sung thêm cho yếu điểm trên của econometrics đơn thuần. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ thị trường chứng khoán 18 quốc gia APEC (Việt Nam và 17 quốc gia có quan hệ thương mại, đầu tư, tài chính với Việt Nam trong khối APEC). Với việc sử dụng các biến kinh tế song phương giữa các quốc gia trong mẫu, nghiên cứu được kỳ vọng sẽ (1) chỉ ra được các yếu tố có tác động đến tính chất biến động cùng xu hướng giữa các thị trường, (2) định lượng được mức độ tác động của các biến kinh tế song phương lên sự đồng biến ấy. Kết quả của nghiên cứu có thể đóng góp thêm cho lý thuyết kinh tế tài chính quốc tế và các quyết định quản trị của các nhà quản trị đầu tư tài chính trong việc thực hiện việc phòng ngừa rủi ro, đa dạng hoá danh mục đầu tư cũng như quản lý vĩ mô thị trường chứng khoán. Nội dung chính luận văn này được trình bày tiếp theo, với: - Chương 2 trình bày các khái niệm liên quan và xem xét tổng quan lý thuyết nghiên cứu về sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán. - Chương 3 nói về phương pháp, mô hình nghiên cứu spatial econometrics cho dữ liệu chéo, dữ liệu bảng. - Chương 4 phân tích, lựa chọn và xây dựng biến. - Chương 5 trình bày chi tiết dữ liệu và các phân tích thống kê cơ bản. - Chương 6 trình bày kết quả nghiên cứu và bình luận. - Chương 7 là kết luận và định hướng nghiên cứu tương lai.
4 NỘI DUNG CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1. CÁC KHÁI NIỆM 2.1.1. Biến động cùng hướng (co-movement ) và lây lan (contagion) Vận động cùng hướng có thể hiểu như là sự biến động giống nhau, cùng chiều tăng giảm. Nó cũng là sự phụ thuộc chéo (interdependence). Không có một định nghĩa thống nhất cho khái niệm lây lan tài chính (financial contagion), tuy nhiên World Bank đưa ra 3 định nghĩa theo mức độ chặt chẽ. - Mức độ tổng quát, lây lan tài chính là sự lan truyền các cú sốc hay đơn giản hơn là hiệu ứng lan toả xuyên quốc gia. Lây lan có thể diễn ra ở cả ở thời kỳ “tốt” hay “xấu”. Lây lan tài chính không nhất thiết phải gắn với khủng hoảng, tuy nhiên trong lý thuyết, người ta hay nhấn mạnh sự lan tỏa qua các thời kỳ khủng hoảng. - Mức chặt chẽ, lây lan tài chính là sự truyền dẫn các cú sốc hay tính chất tương quan chéo giữa các quốc gia thông qua một cơ chế liên kết nào đó, giống như cơ chế lây bệnh trong y học. - Mức chặt chẽ nhất, lây lan xảy ra khi mức độ tương quan tăng cao giữa các quốc gia về vấn đề nào đó trong thời kỳ khủng hoảng so với thời kỳ bình yên. 2.1.2. Cơ chế liên kết các quốc gia (linkages) Cũng theo World Bank, sở dĩ có sự lây lan và biến động cùng hướng giữa các quốc gia là do có cơ chế truyền dẫn qua các mối liên kết. Có ba nhóm liên kết cơ bản. - Liên kết tài chính (financial linkages): Liên kết tài chính tồn tại giữa hai quốc gia khi hai quốc gia cùng được kết nối qua một hệ thống tài chính quốc
5 tế. Ví dụ, một định chế quốc có tài trợ bằng vốn vay, khi tài sản của họ ở một quốc gia bị giảm giá hoặc chịu một cú sốc có ảnh hưởng tiêu cực, định chế đó buộc phải bán tài sản của họ ở một quốc gia khác không bị ảnh hưởng bởi cú sốc ấy để có vốn dự phòng. Hành động này tác động như sự nhân giống hay truyền dẫn cú sốc từ quốc gia ban đầu sang các quốc gia khác. - Liên kết thực (real linkages): Là loại liên kết kinh tế cơ bản chủ yếu giữa các quốc gia, thông qua hoạt động thương mại quốc tế và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Giữa các quốc gia có quan hệ thương mại, nếu một bên giảm giá đồng tiền để tạo lợi thế so với các quốc gia khác sẽ kích thích một cuộc chạy đua tương tự bởi các quốc gia này để lấy lại lợi thế. Một cú sốc kích thích khủng hoảng ở chính quốc làm cho hoạt động đầu tư suy giảm khiến các công ty đa quốc gia cũng phải thu hẹp đầu tư ở các quốc gia không/chưa chịu ảnh hưởng. Hậu quả là sự lây lan suy giảm đầu tư từ một quốc gia sang các quốc gia có mối liên kết này. - Liên kết chính trị (political linkages): Mối liên kết này ít được nhắc đến trong lý thuyết so với hai mối liên kết trên. Nó tồn tại khi một quốc gia có tham gia một hiệp ước hay câu lạc bộ với các ràng buộc về kinh tế chính trịchẳng hạn như cơ chế đồng tiền chung. 2.2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.2.1. Nghiên cứu, bằng chứng về tồn tại lây lan (contagion), đồng biến (co-movement) giữa các thị trường chứng khoán Trong mấy chục năm qua, lý thuyết tài chính đã ghi nhận sự biến đổi cùng hướng giữa các thị trường chứng khoán quốc tế. Theo Forbes and Rigobon (1999), nghiên cứu kiểm định sự tồn tại của sự lây lan thậm chí còn nhiều hơn lý thuyết nghiên cứu giải thích cơ chế lây lan. Có bốn phương pháp tiếp cận định lượng: Phân tích tương quan chéo giữa các thị trường (cross market correlation analysis), mô hình phương sai thay đổi có điều kiện tự hồi quy tổng quát GARCH, đồng liên kết (co-
6 integration), và probit. Hầu hết các nghiên cứu đề chỉ ra có sự lây lan trong thời kỳ khủng hoảng. Kiểm định dựa trên tương quan chéo giữa các quốc gia được sử dụng nhiều nhất. Phương pháp này đo lường tương quan song phương trong thời kỳ ổn định và kiểm định so sánh với tương quan trong và sau thời kỳ khủng hoảng. Nếu hệ số tương quan sau này tăng đáng kể so với trước đó thì chứng tỏ tồn tại sự lây lan hay tồn tại sự đồng biến. King and Wadhwani (1990) kiểm định hệ số tương quan chéo giữa các thị trường Mỹ, Nhật và Anh cho thấy hệ số này tăng đáng kể sau đổ vỡ của thị trường Mỹ. Lee and Kim (1993) dùng phương pháp tương tự, nhưng mở rộng với 12 thị trường cho thấy trước đổ vỡ thị trường Mỹ 1987, hệ số tương quan trung bình là 0.23, sau 1987, nó tăng lên 0.39, tất nhiên có kiểm định để khẳng định 2 con số này khác biệt có ý nghĩa thống kê.Solnik et al. (1996) nghiên cứu tương quan thị trường chứng khoán Mỹ và các quốc gia lớn khác cho thấy dao động thị trường (volatility) có xu hướng lây lan và mức độ tương quan (correlation) tăng cao trong thời kỳ có dao động mạnh. Hamao et al. (1990) ghi nhận sự lan toả của thay đổi và dao động giá từ thị trường chứng khoán Mỹ và Anh với thị trường Nhật. Hiệu ứng đó là hiệu ứng hai chiều, song chiều từ thị trường Mỹ và Anh qua Nhật mạnh hơn nhiều so với chiều ngược lại. Kết quả tương tự cũng được khẳng định trong nghiên cứu của Longin and Solnik(1995), hệ số tương quan tăng trong và sau khủng hoảng. Ramchand and Susmel (1998) cho thấy hệ số tương quan của thị trường Mỹ với các thị trường chính khác tăng khoảng 2.5 đến 3 lần ở thời kỳ khủng hoảng. Phương pháp thứ hai: ARCH hay GARCH cũng hay được dùng. Phương pháp này đo lường cơ chế lan toả variance và covariance (variance, covariance matrix). Chou et al. (1994) và Hamao et al. (1990) bằng cách này đã cho thấy bằng chứng về sự lây lan sau sự kiện 1987 của chứng khoán Mỹ tới các quốc gia. Longin and Solnik (1995) cho thấy ma trận variance, covariance không ổn định theo thời gian mà nó có xu hướng tăng trong và sau thời kỳ có khủng hoảng. Savva (2009) bằng
7 mô hình GARCH với dynamic conditional correlation đã tìm ra và đo lường được mức độ lan toả (spillover) biến động giá giữa thị trường Mỹ với các nước Châu Âu theo từng cặp (lan toả Mỹ → Châu Âu và ngược lại). Cho and Parhizgari (2008) nghiên cứu 14 thị trường cổ phiếu Đông Á bằng DDC GARCH cho kết luận có tồn tại sự lây lan tài chính. Alper et al. (2004) lại cho thấy sự lan toả, đặc biệt là từ các trung tâm kinh tế thế giới sau khủng hoảng kinh tế châu Á tới thị trường chứng khoán Istanbul. Latha Ramchand and Raul Susmel(1998) cho thấy hệ số tương quan của thị trường Mỹ với các thị trường chính khác tăng khoảng 2.5 đến 3 lần ở thời kỳ có variance hay covarriance cao. Bouaziz et al. (2012) xem xét thời kỳ khủng hoảng Mỹ 2007-2008 qua mô hình DCC GARCH cho thấy tương quan tăng đáng kể sau khủng hoảng, nó là minh chứng cho thấycó sự lây lan. Kết quả tương tự cũng được Hwang et al. (2010) khẳng định. Celık (2012) cho thấy có tồn sự lan toả trong thời kỳ khủng hoảng thị trường Mỹ giai đoạn 2007-2008 tới hầu hết các thị trường quan trọng,mẫu bao gồm các nước hội nhập (emerging) và các nước phát triển (developed), các nước hội nhập chịu tác động nhiều hơn. Wangand Huang. (2011) nghiên cứu sự phụ thuộc của thị trường chứng khoán Trung Quốc với các thị trường quốc tế trong bối cảnh kinh tế TQ ngày càng hội nhập với kinh tế thế giới cho thấy biến động thị trường Trung Quốc phụ thuộc lớn nhất vào thị trường Nhật và các quốc gia Châu Á Thái Bình Dương. Akhtaruzzaman et al. (2014) nghiên cứu chứng khoán các công ty tài chính Mỹ và Australia cho thấy trong thời gian khủng hoảng, tương quan có điều kiện (conditional correlation) giữa hai thị trường này cao hơn so với thời kỳ bình yên. Phương pháp thứ ba là kiểm định đồng liên kết. Sandera and Kleimeier (2003) nghiên cứu cấu trúc đồng liên kết cho thấy cấu trúc này thay đổi sau khủng hoảng Châu Á. Chou et al. (1994) dùng Johansen cointegration test với các chỉ số chứng khoán Mỹ, Canada, Anh , Pháp, Đức, Nhật cho thấy chúng có tính đồng liên kết. Tính liên kết càng mạnh khi thị trường càng
8 hội nhập, tự do hoá và toàn cầu hoá thị trường tài chính. Các nghiên cứu như này cũng có thể kể đến Yang and Lim (2004), Karmann and Herrera (2014). Yunus (2013) sử dụng phương pháp đồng liên kết đệ quy (recursive conintegration) để phân tích tính đồng phụ thuộc (interdependence) giữa các thị trường Bắc Mỹ, Châu Âu, Nam Mỹ, và Châu Á. Kết quả cho thấy các thị trường này đồng phụ thuộc (cũng là đồng liên kết) và mức độ ngày càng tăng theo thời gian; các cuộc khủng hoảng hay cú sốc chính là nhân tố kích thích sự hội tụ (đồng biến, biến đổi cùng hướng) giữa các thị trường. Phương pháp probit thì khác hẳn so với các phương pháp trên. Nó không đo lường hệ số mà chẳng hạn kiểm định cách các thị trường phản ứng với cùng một thông tin thường nhật (daily news). Bằng cách này Baig and Goldfajn (1998) nghiên cứu phản ứng của các thị trường đối với tin thường nhật từ một thị trường và cho thấy có nhiều tin tác động không chỉ đến thị trường một nước ban đầu mà còn lan toả ảnh hưởng tới các nước khác trong giai đoạn khủng hoảng châu Á 1997-1998. Các phương pháp VAR cũng được sử dụng khá phổ biến. Ozdemir (2009) sử dụng phương pháp VARFIMA nghiên cứu mối quan hệ giữa các thị trường chính trên thế giới bao gồm Mỹ, Đức, Nhật, Anh Quốc đã tìm mối liên hệ (interconnection) khá ổn định và có ý nghĩa thống kê đối với sự lan toả giá giữa các thị trường này. Kim and Yoon (2002) cho thấy Australia và các thị trường châu Á có tính liên kết ngày càng cao sau khủng hoảng, ngoại trừ với Malaysia. Dunis and Shannon (2005) sử dụng kết hợp cả cointegration và VAR cho thấy tồn tại tính đồng liên kết giữa các thị trường Châu Á và các thị trường mới nổi ngày càng liên kết mạnh với thị trường Nhật, nhưng lại ít liên kết dần qua thời gian đối với thị trường Mỹ, Anh. Yilmaz (2010) nghiên cứu thị trường Đông Á cho thấy hiệu ứng lan toả ngày càng tăng và bùng nổ nhất vào thời kỳ khủng hoảng. Dhanaraj et al. (2013) nghiên cứu thị trường chứng khoán Mỹ và Châu Á cho thấy Mỹ là bạn hàng lớn và là nhà cung cấp tài chính lớn cho Châu Á, thị trường Châu Á không hề miễn nhiễm với các cú sốc từ thị trường Mỹ.
9 Kết quả này cũng được khẳng định qua Liu et al. (1998). Sử dụng phương pháp Ranger - Causuality test và VAR (Vector Autoregressive) nghiên cứu sự lan toả của giá cổ phần của 6 trị trường: Mỹ & 5 quốc gia Châu Á Thái Bình Dương, nhóm tác giả cho thấy: mức độ phụ thuộc ngày càng lớn giữa các thị trường kể từ sau khủng hoảng 1987; Thị trường Mỹ đóng vai trò dẫn dắt các thị trường còn lại, trong khi thị trường Nhật – Singapore có chịu tác động đáng kể, nhưng thị trường Đài Loan và Thái Lan chịu tác động ít hơn. Yang and Lim (2004)với phương pháp VAR cho thấy trong thời kỳ không ổn định, các thị trường có xu hướng biến động cùng chiều. Một biến động ở quốc gia này có tác động lan toả tới thị trường quốc gia khác vì thế trở thành nguồn gốc của sự bất ổn. Morana and Beltratti (2008) sử dụng F-VAR đã tìm ra rằng mức độ hội nhập kinh tế tài chính các quốc gia có tác động đến sự biến thiên cùng chiều giữa các thị trường chứng khoán. Trong khi hội nhập về kinh tế (yếu tố kinh tế vĩ mô) có tác động đến thị trường chứng khoán qua cá cú sốc kinh tế thì sự hội nhập tài chính lại tác động thông qua sự lan toả các cú sốc tài chính. Những phương pháp, mô hình khác cũng được thực hiện, chẳng hạn mô hình foreign information transmission model (FIT). Ibrahim and Brzeszczynski (2009) tìm ra cơ chế lan toả thông tin từ thị trường trực tiếp qua các thị trường khác, rồi gián tiếp qua các thị trường khác nữa, song cũng có những thị trường gần như không chịu ảnh hưởng bởi cơ chế này. Loh (2013) lại dùng phương pháp wavelet coherence nghiên cứu sự phụ thuộc lẫn nhau giữa thị trường Mỹ, Châu Âu và Châu Á Thái Bình Dương. Kết quả cho thấy có tồn tại sự đồng biến (comovement) trong dài hạn (long run). Trong tất cả các phương pháp nghiên cứu trên, các tác giả kiểm định được có tồn tại hay không tính biến đổi cùng hướng hay tính liên phụ thuộc (interdependence) giữa các thị trường chứng khoán và mức độ phụ thuộc đó nhưng chưa đưa ra được kết
10 quả định lượng để trả lời câu hỏi cái gì tạo nên sự đồng biến hay tính liên kết, phụ thuộc ấy. 2.2.2. Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố quyết định đến tính đồng biến (co-movement) hay tính liên phụ thuộc (interdependence, dependence) giữa các thị trường. Phương pháp spatial econometrics là một sản phẩm kết hợp của khoa học địa lý với kinh tế. Đặc điểm nổi bật của spatial econometrics là nghiên cứu hiệu ứng tương tác giữa các đơn vị (unit) trong không gian nghiên cứu. Đơn vị ở đây có thể là tỉnh, thành phố, quốc gia, ngành … tuỳ nội dung và mục đích nghiên cứu. Theo Elhorst (2014), trong khi cá phương pháp time series quan tâm xem xét đến sự phụ thuộc (dependence) giữa các quan sát (observation) của một thực thể thì spatial econometrics lại quan tâm đến sự phụ thuộc giữa các quan sát của các thực thể thông qua một khái niệm được coi là trọng tâm của chuyên ngành này, đó là spatial weight matrix. Spatial weight matrix (ma trận trọng số không gian) là đối tượng phản ánh sự sắp xếp của các thực thể trong không gian nghiên cứu. Bằng phương pháp này, câu hỏi cái gì quyết định sự đồng biến thiên hay tính liên phụ thuộc giữa các thị trường có thể được trả lời bằng con số thực nghiệm đáng tin cậy. Spatial econometrics là một chuyên ngành hẹp nhưng đã phát triển rất mạnh mẽ gần đây. Trong tài chính, số lượng nghiên cứu sử dụng phương pháp này chưa nhiều, theo Hossein Asgharian, Wolfgang Hess, Lu Liu (2013), nghiên cứu A spatial analysis of international stock market linkages (Journal of Banking and Finance, Vol 37 (2013) 4738– 4754) của 3 ông mới là nghiên cứu thứ hai trên thế giới ứng dụng phương pháp này, nghiên cứu đầu tiên là của Fernandez – Aviles et al. (2012), tuy nhiên nghiên cứu này cũng chỉ dựa trên ý tưởng gần giống chứ không hẳn là ứng dụng spatial econometrics. Trong tầm hiểu biết của người viết, đến trước thời điểm luận văn này được làm, phương pháp spatial econometrics chưa từng được ứng dụng tại Việt Nam trong bất cứ nghiên cứu nào. Việc tác giả lựa chọn phương pháp này để thực hiện mục tiêu nghiên cứu của đề tài cũng nhằm khai phá một
11 phương pháp mới mẻ trong nghiên cứu tài chính. Chi tiết về phương pháp này sẽ được trình bày ở Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu. Với đặc trưng nhắm tới hiệu ứng lan toả (spillover), sự phụ thuộc, tính đồng biến giữa các thực thể (interdependence, co-movement), phương pháp Spatial econometrics có thể nói là đã cung cấp một công cụ nghiên cứu rất mạnh áp dụng được cho nghiên cứu sự phu thuộc, tính đồng biến giữa các thị trường chứng khoán. Ngoài ra, với cấu trúc dữ liệu cho hệ thống ma trận phụ thuộc không gian, phương pháp này cũng có thể giúp người nghiên cứu chỉ ra được yếu tố nào tác động đến sự phụ thuộc, tính đồng biến giữa chúng. Hơn nữa, bằng phương pháp ma trận bất cân xứng, nghiên cứu bằng phương pháp này cũng có thể chỉ ra được sự phụ thuộc có tính chất bất cân xứng: Thị trường nào có ảnh hưởng cao hơn đến các thị trường khác, chứ không hẳn là mối quan hệ ảnh hưởng bình đẳng hai chiều. Fernandez - Aviles et al. (2012) bằng mô hình spatial modeling đã tìm ra rằng FDI là kênh truyền dẫn sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán, trong khi đó vấn đề khoảng cách địa lý thì không.Asgharian et al (2013)kế thừa nghiên cứu trên của Fernandez - Aviles et al. (2012) có đưa ra các nhân tố kinh tế quốc tế mới hơn. Đồng thời phương pháp tính toán ma trận trọng số không gian cũng mở rộng hơn vớicác đo lường phụ thuộc bất cân xứng (khái niệm bất cân xứng sẽ đề cập trong Chương 3, phương pháp nghiên cứu). Kết quả cho thấy thương mại song phương đóng vai trò quan trọng nhất tới sự đồng biến giữa các thị trường chứng khoán.