Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến giá chứng khoán: Bằng chứng ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM



HỌC VIÊN: TRƯƠNG THÀNH TIẾN

TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐẾN

GIÁ CHỨNG KHOÁN: BẰNG CHỨNG Ở VIỆT NAM

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP.HỒ CHÍ MINH-NĂM 2012

Tóm tắt

Bài nghiên cứu này điều tra thực nghiệm ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô

đến giá cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt Nam bằng việc sử dụng dữ

liệu theo tháng. Phương pháp đồng liên kết, hồi quy hiệu chỉnh sai số (VECM)

được sử dụng đối với năm biến kinh tế vĩ mô. Các biến nghiên cứu gồm: chỉ số

giá chứng khoán Việt Nam (VNI), lạm phát (CPI), chỉ số sản xuất công nghiệp

(IP), tỷ giá hối đoái (ER), cung tiền (M2), lãi suất trái phiếu (TBR). Mục tiêu của

nghiên cứu này là tìm hiểu xem có mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa

các biến số kinh tế vĩ mô với giá cổ phiếu hay không; ước lượng thời gian điều

chỉnh giá cổ phiếu về trạng thái cân bằng sau cú sốc. Kết quả nghiên cứu cho

thấy: trong dài hạn chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, lãi suất trái

phiếu có tương quan dương với chỉ số VNI, còn lạm phát và cung tiền có tương

quan âm. Trong ngắn hạn: chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cung

tiền có tương quan dương với chỉ số VNI, còn lạm phát và lãi suất trái phiếu có

tương quan âm. Khi phân tích phân rã phương sai cho thấy VNI chịu tác động

mạnh nhất bởi chính nó cả trong ngắn và dài hạn. Trong ngắn hạn thì lãi suất

trái phiếu là biến mạnh nhất giải thích mạnh nhất cho sự thay đổi của chỉ số

VNI. Tuy nhiên, trong dài hạn cung tiền là biến giải thích mạnh nhất cho sự thay

đổi của giá cổ phiếu. Nghiên cứu cũng cho thấy phải mất khoảng thời gian là

năm tháng giá cổ phiếu sẽ được điều chỉnh về trạng thái cân bằng và 19% sự

mất cân bằng đã được điều chỉnh trong ngắn hạn.

MỤC LỤC

i

TÓM TẮT

ii

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

iv

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

v

1 GIỚI THIỆU

3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

1.1. Những nghiên cứu tác động của lạm phát lên giá chứng khoán

3 1.2. Những nghiên cứu tác động của cung tiền lên giá chứng khoán

4 1.3. Những nghiên cứu tác động của tỷ giá hối đoái lên giá chứng khoán

6 1.4. Những nghiên cứu tác động của lãi suất lên giá chứng khoán

8

9 1.5. Những nghiên cứu tác động của chỉ số sản xuất công nghiệp lên giá chứng khoán

1.6. Những nghiên cứu tác động của các biến kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán 11

17 1.7. Những nghiên cứu tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán bằng phương pháp đồng liên kết và cơ chế hiệu chỉnh sai số

18 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Mô hình

18 2.2. Dữ liệu

20 2.3. Phương pháp nghiên cứu

21

28 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Kiểm định tính dừng

28 3.2. Xác định biến trễ tối ưu

29 3.3. Phân tích đồng liên kết

30 3.4. Mô hình véc tơ tự hồi quy hiệu chỉnh sai số

33 3.5. Phân rã phương sai

36

38 KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT

40 TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ARIMA Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy

ARDL

Mô hình tự hồi quy phân phối trễ

ECM

Cơ chế hiệu chỉnh sai số

EVIEWS

Phần mềm tích hợp xử lý dữ liệu thống kê và kinh tế lượng

EGARCH Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy

GSO

Tổng Cục Thống kê Việt Nam

IFS-IMF

Tổ chức Thống kê Tài chính Quốc tế-Quỹ Tiền tệ Quốc tế

Phương pháp bình phương tối thiểu

OLS

Phần mềm tích hợp xử lý dữ liệu thống kê và kinh tế lượng

SAS

SVAR

Mô hình véc tơ tự hồi quy có cấu trúc

UBCK

Ủy ban chứng khoán Nhà nước

VAR

Mô hình véc tơ tự hồi quy

VECM

Mô hình véc tơ tự hồi quy hiệu chỉnh sai số

DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU

Bảng 2.1 Dữ liệu nghiên cứu

20 Bảng 2.2 Giải thích biến nghiên cứu

20 Bảng 3.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

28 Bảng 3.2 Xác định biến trễ tối ưu

29 Bảng 3.3 Kiểm định Trace

30 Bảng 3.4 Kiểm định Maximum Eigenvalue

31 Bảng 3.5 Phương trình đồng liên kết 1

31 Bảng 3.6 Kết quả chạy mô hình VECM

34 Bảng 3.7 Kết quả chạy phân rã phương sai

36

GIỚI THIỆU

Tác động của biến số kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán đã được nghiên

cứu từ những năm 1970, tuy nhiên những nghiên cứu này chỉ thực hiện ở các

nước phát triển. Mãi đến năm 1980, nghiên cứu mới được thực hiện tại các

nước đang phát triển và mới nổi bằng mô hình hồi quy đa biến. Ở Việt Nam

cho đến nay có rất ít đề tài nghiên cứu tác động các yếu tố kinh tế vĩ mô lên

giá chứng khoán bằng mô hình đồng liên kết và véc tơ hồi quy hiệu chỉnh sai

số. Đây là mô hình được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng làm công

cụ để phân tích, dự báo tác động của chính kinh tế vĩ mô của Chính phủ bằng

dữ liệu lịch sử. Dựa trên cơ sở đó các nhà quản lý điều hành thị trường chứng

khoán hiệu quả hơn.

Thị trường chứng khoán của Việt Nam được xem là thị trường mới nổi,

theo kinh nghiệm thế giới ở thị trường này thường rất nhạy cảm với các biến

động của các biến số kinh tế vĩ mô.

Để trả lời cho câu hỏi thị trường chứng khoán chịu tác động của biến số

kinh tế vĩ mô nào, tác giả thực hiện đề tài nghiên cứu: Tác động các nhân tố

kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán bằng chứng ở Việt Nam.

Mục tiêu của bài nghiên cứu này là:

Kiểm định xem có sự tồn tại mối quan hệ trong dài hạn và ngắn hạn giữa

các biến: chỉ số giá chứng khoán, lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ

giá hối đoái, cung tiền, lãi suất trái phiếu hay không.

Ước lượng khoảng thời gian điều chỉnh giá cổ phiếu về cân bằng trong

dài hạn.

Đề xuất một số khuyến nghị để cải thiện thị trường chứng khoán Việt

Nam hiệu quả hơn.

Bài luận văn này có các cấu thành như sau:

Giới thiệu.

Chương 1: Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây.

Chương 2: Mô hình, phương pháp nghiên cứu.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu.

Kết luận và một số đề xuất.

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ

NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

1.1. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA LẠM PHÁT LÊN

GIÁ CHỨNG KHOÁN:

Fama và Schwert (1977) nghiên cứu mối liên hệ giữa tỷ suất sinh lợi

của cổ phiếu, trái phiếu Chính phủ Mỹ và các biến khác với lạm phát kỳ vọng,

không kỳ vọng. Dữ liệu được lấy từ 1953 đến 1971. Kết quả tác giả tìm thấy

mối quan hệ nghịch biến giữa cổ phiếu, trái phiếu Chính phủ với lạm phát kỳ

vọng và không kỳ vọng.

David S.John (1980) nghiên cứu tác động của lạm phát kỳ vọng lên chỉ

số giá của 500 cổ phiếu tại Mỹ. Kết quả tác giả tìm thấy mối quan hệ nghịch

biến giữa lạm phát kỳ vọng và giá cổ phiếu.

Samarakoon (1996) nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của cổ

phiếu với lạm phát kỳ vọng ở Sri Lanka, dữ liệu được lấy hàng tháng và hàng

quý từ tháng 1 năm 1985 đến tháng 8 năm 1996, mô hình được sử dụng trung

bình trượt kết hợp tự hồi quy-ARIMA. Kết quả tác giả phát hiện ra rằng lợi

nhuận cổ phiếu danh nghĩa tác động nghịch biến đến lạm phát kỳ vọng nhưng

chỉ có ý nghĩa thống kê ở dữ liệu quý.

Bahram Adrangi, Arjun Chatrath và Todd M.Shank (1999) nghiên cứu

mối quan hệ giữa lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp với giá cổ phiếu ở hai

nước Mỹ Latin là Pê ru và Chi Lê, sử dụng mô hình ARIMA và kiểm định

đồng liên kết. Kết quả chỉ ra rằng có quan hệ nghịch biến giữa giá cổ phiếu và

lạm phát ở cả hai nước và mối quan hệ đồng biến giữa giá cổ phiếu với chỉ số

sản xuất công nghiệp.

Tanggaard (2002) phân tích mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi

với lạm phát kỳ vọng tại Mỹ và Đan Mạch bằng mô hình VAR. Kết quả tác

giả phát hiện một mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi mong đợi của

cổ phiếu với lạm phát kỳ vọng ở Mỹ và một mối quan hệ đồng biến mạnh mẽ

ở Đan Mạch.

Floros, Christos (2003) kiểm tra mối quan hệ giữa lạm phát với chỉ số

giá chứng khoán tại Athen, Hy Lạp. Dữ liệu được lấy hàng tháng từ 1988 đến

2002. Khi chạy hồi quy OLS tác giả tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa giá

cổ phiếu với lạm phát, nhưng không có ý nghĩa thống kê. Sau đó tác giả tiến

hành kiểm định đồng liên kết, kết quả không có mối quan hệ trong dài hạn

giữa hai biến. Cuối cùng, tác giả kiểm định nhân quả Granger, nhưng lại

không có bằng chứng nào thể hiện mối quan hệ giữa hai biến.

Paritosh Kumar (2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa giá chứng khoán

Ấn Độ với lạm phát và tỷ giá hối đoái. Mô hình được sử dụng là ARIMA và

kiểm định đồng liên kết bằng phần mềm SAS. Kết quả tác giả tìm thấy mối

quan hệ đồng biến giữa giá chứng khoán với lạm phát, ngược lại có mối quan

hệ nghịch biến với tỷ giá hối đoái.

1.2. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CUNG TIỀN LÊN

GIÁ CHỨNG KHOÁN:

Homa và Jaffee (1971) ước lượng mối quan hệ cung tiền với giá chứng

khoán tại Mỹ từ năm 1954 đến 1969, phương pháp tác giả sử dụng là hồi quy

OLS. Kết quả tác giả cho rằng sự gia tăng cung tiền trong quá khứ dẫn đến

tăng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu.

Asprem (1989) nghiên cứu các mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ

mô với giá cổ phiếu ở các nước Châu Âu và tìm thấy một mối quan hệ đồng

biến giữa biến sản xuất công nghiệp, cung tiền với giá cổ phiếu và mối quan

hệ nghịch biến giữa biến lãi suất, lạm phát với giá cổ phiếu.

Muzafar Shah Habibullah (1998) nghiên cứu tác động của cung tiền, sản

lượng quốc gia lên giá chứng khoán tại Malaysia, dữ liệu được tác giả lấy

theo tháng từ tháng 1 năm 1978 đến tháng 9 năm 1992. Mô hình được tác giả

sử dụng là kiểm định đồng liên kết. Kết quả cho thấy có ít nhất một mối quan

hệ đồng liên kết giữa giá chứng khoán với cung tiền, sản lượng quốc gia.

Bilson và các cộng sự (2001) đã kiểm tra liệu các biến kinh tế vĩ mô

(cung tiền, giá cả…) có khả năng giải thích về lợi nhuận cổ phiếu trong 20 thị

trường mới nổi trong giai đoạn 1985-1997 hay không. Kết quả chỉ ra rằng

biến tỷ giá hối đoái rõ ràng là biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng nhất, và cung

tiền có tầm quan trọng lớn.

Biniv Maskay (2006) nghiên cứu tác động của cung tiền lên giá chứng

khoán S&P 500 tại Mỹ, mô hình được sử dụng là hồi quy hai bước. Kết quả

hồi quy bước một và bước hai đều cho thấy có mối quan hệ đồng biến giữa

cung tiền với giá chứng khoán.

Nawaz Ahmad và Dr. Fazal Husain (2007) nghiên cứu mối quan hệ cung

tiền với giá chứng khoán tại Pakistan, dữ liệu được lấy theo tháng từ tháng 12

năm 2001 đến tháng 3 năm 2006. Mô hình được tác giả sử dụng là hồi quy đa

biến. Kết quả cho thấy giá chứng khoán tương quan dương với cung tiền và

giữa hai biến có mối quan hệ cân bằng trong dài hạn.

Sara Alatiqi và Shokoofeh Fazel (2008) nghiên cứu có phải sự thay đổi

cung tiền có tác động đến sự thay đổi giá cổ phiếu. Dữ liệu được thu thập từ

1965 đến 2005. Các biến nghiên cứu gồm: chỉ số giá chứng khoán S&P 500,

cung tiền, lãi suất trái phiếu kho bạc. Mô hình đồng liên kết và nhân quả

Granger được sử dụng. Kết quả cho thấy cung tiền có tương quan âm với giá

cổ phiếu.

Lumir Kulhanek (2011) nghiên cứu mối liên hệ giữa cung tiền, sản

lượng quốc gia với giá chứng khoán ở Cộng hòa Séc, Phần Lan, Slovakia, Áo,

Đức và Anh. Tác giả kiểm định mối quan hệ cân bằng trong dài hạn và ngắn

hạn bằng mô hình VAR, VECM và đồng liên kết. Dữ liệu được thu thập theo

quý từ quý 1 năm 1995 đến quý 2 năm 2011. Kết quả tác giả tìm thấy một

mối quan hệ đồng liên kết giữa cung tiền, giá chứng khoán và sản lượng quốc

gia. Cung tiền tác động đồng biến lên giá chứng khoán.

Qurat-Ul-Ain Zafar, Mahira Rafique, Dr. Zaheer Abbas (2011) nghiên

cứu mối quan hệ cung tiền với giá chứng khoán ở Pakistan, dữ liệu được tác

giả lấy hàng tháng từ tháng 06 năm 2004 đến tháng 12 năm 2009. Tác giả

kiểm định đồng liên kết và nhân quả Granger. Kết quả cho thấy cung tiền

không tác động lên giá chứng khoán, ngược lại, giá chứng khoán lại tác động

lên cung tiền.

1.3. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI

LÊN GIÁ CHỨNG KHOÁN:

Aggarwal (1981) nghiên cứu mối quan hệ giữa chỉ số thị trường chứng

khoán với tỷ giá đô la Mỹ cho giai đoạn 1974-1978 và thấy rằng giá cổ phiếu

và tỷ giá hối đoái đang quan hệ đồng biến.

Phylakits và Ravazzolo (2000) kiểm định mối quan hệ cân bằng trong

dài hạn giữa giá chứng khoán và tỷ giá hối đoái bằng mô hình đồng liên kết

và nhân quả Granger tại sáu nước Châu Á: Hồng Công, Indonesia, Malaysia,

Philipin, Singapore và Thái Lan. Dữ liệu được lấy hàng tháng từ tháng 1 năm

1990 đến tháng 12 năm 1998. Kết quả cho thấy rằng tỷ giá hối đoái và giá cổ

phiếu có mối quan hệ đồng biến.

Yutaka Kurihara (2006) điều tra thực nghiệm mối quan hệ giá chứng

khoán với tỷ giá hối đoái tại Nhật, giá chứng khoán Mỹ. Dữ liệu được lấy

theo ngày từ 19 tháng 03 năm 2001 đến 30 tháng 09 năm 2005. Tác giả sử

dụng kiểm định đồng liên kết và OLS, kết quả tác giả tìm thấy tỷ giá hối đoái

tương quan dương với giá chứng khoán và mối quan hệ cân bằng trong dài

hạn giữa giá chứng khoán Nhật và Mỹ.

Charles Adjasi, Simon K. Harvey, Daniel Agyapong (2008) kiểm định

xem có phải tỷ giá hối đoái là nhân tố tác động lên sự thay đổi giá chứng

khoán tại Ghana hay không, mô hình được tác giả sử dụng là EGARCH. Kết

quả có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán.

Shehu Usman Rano Aliyu (2009) nghiên cứu mối quan hệ trong ngắn và

dài hạn giữa giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái tại Nigeria, dữ liệu nghiên

cứu được lấy từ ngày 1 tháng 2 năm 2001 đến 31 tháng 12 năm 2008. Tác giả

kiểm định nhân quả Granger, đồng liên kết. Kết quả tìm thấy mối quan hệ cân

bằng trong dài hạn giữa hai biến, và hai biến này có tương quan âm.

Noel Dilrukshan Richards và John Simpson (2009) nghiên cứu mối quan

hệ giữa giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái ở Úc, dữ liệu được lấy từ ngày 2

tháng 1 năm 2003 đến 30 tháng 6 năm 2006, mô hình được tác giả sử dụng là

VAR, đồng liên kết, kiểm định nhân quả Granger. Kết quả có mối quan hệ

đồng liên kết và tương quan đồng biến giữa giá chứng khoán với tỷ giá đoái.

Ahmed Alhayky và Ndambendia Houdou (2009) sử dụng cơ chế hiệu

chỉnh sai số, đồng liên kết và nhân quả Granger để kiểm định mối quan hệ

giữa giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái tại Cô Oét trong giai đoạn từ tháng 6

năm 2001 đến tháng 12 năm 2008. Kết quả tác giả tìm thấy mối quan hệ cân

bằng trong dài hạn giữa giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái với các đồng tiền

USD, YEN, GBP và không có mối quan hệ với EUR.

Charles K.D. Adjasi, Nicholas B. Biekpe, Kofi A. Osei (2011) nghiên

cứu mối quan hệ giữa giá chứng khoán với tỷ giá hối đoái tại bảy nước Châu

Phi. Mô hình tác giả sử dụng là VAR, đồng liên kết, phản ứng đẩy để xác

định mối quan hệ trong ngắn và dài hạn giữa các biến. Kết quả có mối quan

hệ trong dài hạn giữa các biến và khi tỷ giá hối đoái bị định giá thấp làm cho

giá cổ phiếu giảm.

1.4. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA LÃI SUẤT LÊN

GIÁ CHỨNG KHOÁN:

Hasan và Samarakoon (2000) nghiên cứu tác động của lãi suất trái phiếu

ở các kỳ hạn 3, 6, 12 tháng lên giá chứng khoán tại Sri Lanka, dữ liệu được

tác giả lấy từ năm 1990 đến 1997. Mô hình tác giả sử dụng là hồi quy đa biến.

Kết quả tác giả tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa giá chứng khoán với lãi

suất trái phiếu ở tất cả các kỳ hạn.

Banerjee P.K, Adhikary B.K (2009) nghiên cứu mối quan hệ giữa lãi

suất huy động và tỷ giá hối đoái với giá chứng khoán tại Bangladesh , dữ liệu

được tác giả lấy từ tháng 1 năm 1983 đến tháng 12 năm 2006. Mô hình sử

dụng kiểm định đồng liên kết và VECM. Kết quả cho thấy có mối quan hệ dài

hạn giữa các biến nghiên cứu và hoàn toàn không có mối quan hệ trong ngắn

hạn.

Zhang Chutang, Emil Sudath Kumara (2010) nghiên cứu tác động của lãi

suất trái phiếu với kỳ hạn 91 ngày, 182 ngày và 364 ngày lên giá chứng khoán

ở Sri Lanka. Dữ liệu được lấy theo tháng từ tháng 1 năm 2002 đến tháng 12

năm 2009. Mô hình nghiên cứu là hồi quy đa biến. Kết quả có mối quan hệ

nghịch biến giữa lãi suất trái phiếu với giá cổ phiếu.

Lala Rukh, Khursheed Ahmad, Hazrat Bilal, Sangeen Khan, Zohaib

Khan (2010) nghiên cứu tác động của lãi suất chiết khấu, lãi suất trái phiếu và

lạm phát đến giá chứng khoán tại Pakistan từ 1995 đến 2010. Kết quả cho

thấy mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất chiết khấu, lãi suất trái phiếu và

lạm phát với giá chứng khoán.

Amir Hussain và Muhammad Junaid Khan (2011) nghiên cứu mối quan

hệ trong ngắn hạn giữa giá cổ phiếu với lãi suất và lạm phát tại Pakistan, dữ

liệu được lấy từ tháng 7 năm 2005 đến tháng 4 năm 2009. Tác giả sử dụng mô

hình hồi quy đa biến. Kết quả chỉ ra rằng lạm phát có tương quan âm với giá

cổ phiếu còn lãi suất thì có tương quan dương.

Emma M. Iglesias, Andre Yone Haughton (2011) nghiên cứu sự phản

ứng của thị trường chứng khoán với chính sách tiền tệ giữa các nước vùng

Caribe (Barbados, Jamaica, Trinidad và Tobago) với Mỹ. Dữ liệu được lấy

hàng tháng và hàng năm. Mô hình được tác giả sử dụng là SVAR. Kết quả lãi

suất trái phiếu tương quan dương với giá chứng khoán tại các nước vùng

Caribe.

Muhammad Akbar, Shahid Ali và Muhammad Faisal Khan (2012)

nghiên cứu mối quan hệ giữa cung tiền, lãi suất, tỷ giá hối đoái, lạm phát đến

giá chứng khoán tại Pakistan trong giai đoạn từ tháng 1 năm 1999 đến tháng 6

năm 2008. Mô hình đồng liên kết, nhân quả Granger và cơ chế hiệu chỉnh sai

số được sử dụng. Kết quả có mối quan hệ đồng biến giữa cung tiền, lãi suất

với giá chứng khoán và nghịch biến của lạm phát, tỷ giá hối đoái với giá cổ

phiếu.

Dr. Ghazi F. Momani, Dr. Majed A. Alsharari (2012) nghiên cứu tác

động các biến kinh tế vĩ mô: lãi suất, sản lượng quốc gia, cung tiền, và chỉ số

sản xuất công nghiệp lên giá chứng khoán. Kết quả lãi suất có mối quan hệ

nghịch biến đến giá cổ phiếu là có ý nghĩa thống kê.

1.5. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CHỈ SỐ SẢN

XUẤT CÔNG NGHIỆP LÊN GIÁ CHỨNG KHOÁN:

Adrangi, Bahram, Chatrath, Arjun, Raffiee, Kambiz (1999) nghiên cứu

mối quan hệ giữa sản lượng quốc gia, lạm phát với giá chứng khoán tại Hàn

Quốc và Mê hi cô, dữ liệu được lấy tháng 1 năm 1978 đến tháng 3 năm 1996.

Kết quả cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa giá chứng khoán với sản lượng

quốc gia, nghịch biến giữa lạm phát với giá chứng khoán ở cả hai quốc gia.

Adrangi, Bahram, Chatrath, Arjun, Shank, Todd M (1999) nghiên cứu

mối quan hệ giữa sản lượng quốc gia, lạm phát với giá chứng khoán tại các

nước Châu Mỹ Latin. Kết quả cho thấy có mối quan hệ đồng biến giữa giá

chứng khoán với sản lượng quốc gia và nghịch biến giữa giá chứng khoán với

lạm phát.

Bahram Adrangi (1999) nghiên cứu mối quan hệ giữa sản lượng thực,

lạm phát với giá chứng khoán tại Brazin, dữ liệu được từ lấy tháng 1 năm

1986 đến 7 năm 1997. Tác giả kiểm định đồng liên kết và nhân quả Granger.

Kết quả có mối quan hệ nghịch biến giữa giá chứng khoán với lạm phát và

mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa giá chứng khoán với hoạt động sản

xuất thực.

Peter Young (2006) nghiên cứu mối quan hệ giữa chỉ số sản xuất công

nghiệp với giá chứng khoán tại Mỹ. Kết quả cho thấy mối quan hệ đồng biến

giữa giá chứng khoán với chỉ số sản xuất công nghiệp.

Raman K. Agrawalla và S. K. Tuteja (2008) nghiên cứu mối liên hệ giữa

giá cổ phiếu ở Ấn Độ với chỉ số sản xuất công nghiệp, cung tiền, tỷ giá đoái.

Dữ liệu hàng tháng được lấy từ tháng 11 năm 1965 đến tháng 10 năm 2000.

Mô hình tác giả sử dụng là đồng liên kết và VECM. Kết quả có mối quan hệ

đồng biến giữa giá chứng khoán với chỉ số sản xuất công nghiệp, cung tiền, tỷ

giá hối đoái và nghịch biến với lạm phát.

George Filis (2009) nghiên cứu mối quan hệ giữa giá chứng khoán với

lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp và giá dầu tại Hy Lạp, dữ liệu được lấy

từ tháng 1 năm 1996 đến tháng 6 năm 2008, tác giả sử dụng mô hình VAR để

phân tích. Kết quả chỉ số sản xuất công nghiệp tác động đồng biến lên giá cổ

phiếu còn lạm phát thì tác động nghịch biến.

Khaled Hussainey, Le Khanh Ngoc (2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa

giá chứng khoán với các biến lãi suất, chỉ số sản xuất công nghiệp tại Việt

Nam và Mỹ. Kết quả, tác giả tìm thấy mối tương quan dương giữa chỉ số sản

xuất công nghiệp với giá chứng khoán. Lãi suất trong ngắn và dài hạn tác

động không cùng chiều. Hoạt động sản xuất thực ở Mỹ tác động lên giá

chứng khoán mạnh hơn ở Việt Nam.

R. Ratneswary V. Rasiah (2010) nghiên cứu mối quan hệ trong ngắn và

dài hạn giữa giá chứng khoán với các biến số kinh tế vĩ mô tại Malaysia, dữ

liệu được lấy từ tháng 1 năm 1980 đến tháng 12 năm 2006. Tác giả sử dụng

mô hình đồng liên kết và cơ chế hiệu chỉnh sai số. Kết quả cho thấy mối quan

hệ đồng biến giữa giá chứng khoán với chỉ số sản xuất công nghiệp và các

biến vĩ mô khác.

T Sampath (2011) nghiên cứu mối quan hệ giữa chỉ số sản xuất công

nghiệp, tỷ giá hối đoái thực, lạm phát với giá chứng khoán tại Ấn Độ, dữ liệu

từ tháng 4 năm 1993 đến tháng 3 năm 2010. Mô hình tác giả sử dụng là

ARDL, kết quả tác giả tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa chỉ số sản xuất

công nghiệp, tỷ giá hối đoái thực, lạm phát với giá chứng khoán.

1.6. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CÁC BIẾN KINH

TẾ VĨ MÔ TÁC ĐỘNG LÊN GIÁ CHỨNG KHOÁN:

Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong, Jun Zhang (2006) đã

kiểm định tác động của các biến như lạm phát , tỷ giá hối đoái, lãi suất ngắn

hạn, lãi suất dài hạn, tăng trưởng kinh tế, cung tiền đến chỉ số giá chứng

khoán trên thị trường chứng khoán NewZealand. Kết quả cho thấy có mối

quan hệ đồng biến giữa các biến kinh tế vĩ mô như lãi suất ngắn hạn, cung

tiền và tăng trưởng kinh tế với chỉ số giá chứng khoán trong giai đoạn 1990-

2003.

LMCS Menike (2006) nghiên cứu tác động các biến kinh tế vĩ mô lên

giá chứng khoán, các biến nghiên cứu gồm: tỷ giá hối đoái, lạm phát, cung

tiền, lãi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 03 tháng, dữ liệu nghiên cứu tại thị

trường chứng khoán Colombo, SriLanka từ năm 1991 đến 2002, kết quả

nghiên cứu cho thấy tỷ giá hối đoái và lạm phát có mối quan hệ đồng biến

với giá cổ phiếu, trong khi đó lãi suất tác động nghịch biến lên giá cổ phiếu.

G. B. Wickremasinghe (2006) nghiên cứu sức ép kinh tế vĩ mô lên giá

chứng khoán ở thị trường mới nổi, các biến nghiên cứu: tỷ giá hối đoái, lãi

suất huy động kỳ hạn 03 tháng, lạm phát, cung tiền, tổng sản phẩm quốc dân,

dữ liệu thu thập tại Sri Lanka giai đoạn 1985 đến 2004. Kết quả cho thấy giá

chứng khoán có thể tiên đoán được và vì vậy đã không đúng với lý thuyết thị

trường bán hiệu quả.

Md. Mohiuddin, Md. Didarul Alam và Abdullah Ibneyy Shahid (2008)

kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô là tỷ lệ lạm phát, tỷ giá, lãi suất,

cung tiền và chỉ số sản lượng công nghiệp với chỉ số giá chứng khoán

Bangladesh. Kết quả nghiên cứu không tìm mấy mối tương quan nào giữa chỉ

số giá chứng khoán Bangladesh với các yếu tố vĩ mô trong mức ý nghĩa thống

kê.

Gagan Deep Sharma và Mandeep Mahendru (2008) nghiên cứu tác động

các biến kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán, các biến nghiên cứu gồm: tỷ lệ

lạm phát, tỷ giá hối đoái, dự trữ ngoại hối, giá vàng, dữ liệu theo tuần được

thu thập tại Ấn Độ từ năm 2008 đến 2009. Kết quả cho thấy có sự tương quan

mạnh mẽ giữa tỷ giá hối đoái, giá vàng lên giá cổ phiếu, trong khi đó sự tác

động của lạm phát và dự trữ ngoại hối lên giá cổ phiếu chỉ ở mức hạn chế.

Lena Shiblee (2009) nghiên cứu sự tác động của các biến kinh tế vĩ mô:

lạm phát, GDP, thất nghiệp, cung tiền lên giá cổ phiếu dữ liệu nghiên cứu tại

sàn chứng khoán New York trong giai đoạn 1997-2007. Kết quả nghiên cứu

cho thấy cung tiền tác động mạnh nhất lên giá chứng khoán, kế đến là lạm

phát trong khi đó tỷ lệ thất nghiệp lại tác động rất yếu lên giá chứng khoán ở

hầu hết các công ty được nghiên cứu.

Wan Masor Wan Mahood và Nazihad Mohd Dinniah (2009) nghiên cứu

tác động của các biến kinh tế vĩ mô ở sáu nước Châu Á Thái Bình Dương

gồm: Malaysia, Hàn Quốc, Thái Lan, Hồng Công, Nhật Bản và Úc dữ liệu từ

1993-2002, các biến nghiên cứu gồm: tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát, sản

lượng công nghiệp. Kết quả cho thấy có mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa

các biến trong bốn quốc gia: Nhật Bản, Hàn Quốc, Hồng Công và Úc. Cân

bằng ngắn hạn ở tất cả các quốc gia ngoại trừ Hồng Kông và Thái Lan. Chỉ

duy Hồng Công cho thấy mối quan hệ giữa tỷ giá và giá cổ phiếu, trong khi ở

Thái Lan có mối quan hệ mạnh mẽ giữa sản lượng công nghiệp và giá cổ

phiếu.

Mohammad, Adnan Hussain, Adnan Ali (2009) nghiên cứu tác động các

yếu tố vĩ mô đến thị trường chứng khoán Karachi. Trong nghiên cứu này tác

giả sử dụng số liệu hằng quý để quan sát các yếu tố vĩ mô bao gồm tỷ giá hối

đoái, dự trữ ngoại hối, chỉ số sản xuất công nghiệp, chi tiêu tổng tài sản cố

định, cung tiền và chỉ số giá bán buôn tác động đến chỉ số giá chứng khoán

Karachi, Pakistan giai đoạn năm 1986-2007. Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ

số sản xuất công nghiệp, dự trữ ngoại hối, chỉ số giá bán buôn có tác động

cùng chiều lên chỉ số giá chứng khoán trong khi tỷ giá hối đoái, chỉ tiêu tổng

tài sản cố định, lãi suất và cung tiền có tác động nghịch chiều. Tất cả các hệ

số tương quan đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến chi tiêu tổng tài sản cố

định.

1.7. NHỮNG NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ

KINH TẾ VĨ MÔ LÊN GIÁ CHỨNG KHOÁN BẰNG SỬ DỤNG MÔ

HÌNH ĐỒNG LIÊN KẾT VÀ CƠ CHẾ HIỆU CHỈNH SAI SỐ:

Anokye M.Adam (2007) phân tích mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa

các yếu tố kinh tế vĩ mô lên sự thay đổi chỉ số chứng khoán tại Ghana bằng

các biến số như: FDI, lãi suất trái phiếu, lạm phát, tỷ giá hối đoái. Mô hình sử

dụng là kiểm định đồng liên kết. Kết quả cho thấy có mối quan hệ trong dài

hạn giữa các biến. Khi kiểm định phản ứng đẩy và phân rã phương sai đã dự

báo được lãi suất và FDI là biến ảnh hưởng mạnh nhất lên sự thay đổi giá cổ

phiếu.

Andreas Humpe, Peter Macmillan (2007) nghiên cứu mối quan hệ dài

hạn của các biến kinh tế vĩ mô với giá chứng khoán tại Mỹ và Nhật. Các biến

được sử dụng gồm: chỉ số sản xuất công nghiệp, lạm phát, cung tiền, lãi suất.

Kết quả tác giả tìm thấy có một véc tơ đồng liên kết và mối quan hệ đồng biến

giữa cung tiền với giá chứng khoán Mỹ. Còn tại thị trường chứng khoán Nhật

tác giả tìm thấy hai véc rơ đồng liên kết và mối tương quan dương giữa chỉ số

sản xuất công nghiệp với giá chứng khoán, và tương quan âm giữa giá chứng

khoán đối với cung tiền.

Joseph Magnus Frimpong (2009) điều tra tác động kinh tế vĩ mô lên giá

chứng khoán tại Ghana bằng cách sử dụng mô hình đồng liên kết qua các biến

số: tỷ giá hối đoái, lạm phát, cung tiền, lãi suất cho vay. Kết quả là tỷ giá hối

đoái tác động âm, các biến số còn lại tác động dương lên giá cổ phiếu.

J.K.M Kuwornu (2012) sử dụng mô hình đồng liên kết và hiệu chỉnh sai

số ECM phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô lên tỷ suất sinh lợi

của cổ phiếu, các số kinh tế vĩ mô gồm: lạm phát, giá dầu, tỷ giá hối đoái và

lãi suất trái phiếu tại Ghana, dữ liệu được lấy hàng tháng từ tháng 1 năm 1992

đến tháng 12 năm 2008. Tác giả tìm thấy mối quan hệ cân bằng trong dài hạn

giữa các biến. Trong ngắn hạn biến lãi suất trái phiếu có mối quan hệ đồng

biến, lạm phát có mối quan hệ nghịch biến và cả hai biến này đều có ý nghĩa

thống kê. Kết quả cũng cho thấy 79% mất cân bằng trong ngắn hạn đã được

điều chỉnh.

Semra Karacaer, Ayhan Kapasuzoghe (2010) kiểm tra mối quan hệ trong

dài hạn và ngắn hạn giữa giá chứng khoán tại Thổ Nhị Kỳ với lạm phát, chỉ

số sản xuất công nghiệp và tỷ giá hối đoái. Tác giả đã kiểm định nghiệm đơn

vị, nhân quả Granger, đồng liên kết. Kết quả tồn tại mối quan hệ cân bằng dài

hạn giữa các biến.

Nadeem Sohail, Hussain Zakir (2010) nghiên cứu tác động của các biến

lạm phát, tỷ giá hối đoái thực, cung tiền, chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi suất

trái phiếu lên giá chứng khoán tại Karachi, Pakistan bằng kiểm định đồng liên

kết, VECM và phân rã phương sai. Kết quả bài nghiên cứu cho thấy: trong

dài hạn, lạm phát, tỷ giá hối đoái thực, chỉ số sản xuất công nghiệp có tác

động cùng chiều lên giá chứng khoán, trong khi đó cung tiền, lãi suất trái

phiếu lại tác động ngược chiều. Mô hình VECM chỉ ra sẽ phải mất tám tháng

để đều chỉnh về cân bằng trong dài hạn. Phân rã phương sai cho thấy lạm phát

và cung tiền có tác động mạnh hơn các biến còn lại.

Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai (2011) nghiên cứu

vai trò của biến kinh tế vĩ mô đối với chỉ số chứng khoán Trung Quốc và Ấn

Độ, các tác giả sử dụng kiểm định đồng liên kết và mô hình véc tơ hồi quy

hiệu chỉnh sai số. Kết quả cho thấy có mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa

các biến kinh tế vĩ mô ở cả hai nước. Trong dài hạn, giá dầu, cung tiền tương

quan đồng biến với chỉ số giá chứng khoán Trung Quốc, nhưng nghịch biến ở

Ấn Độ. Chỉ số sản xuất công nghiệp tác động nghịch biến ở Trung Quốc. Lạm

phát tác động dương đối với chỉ số chứng khoán ở cả hai quốc gia. Trong

ngắn hạn, giá dầu có tác động cùng chiều với chỉ số giá chứng khoán ở Ấn

Độ, ngược chiều ở Trung Quốc nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. Cung

tiền tác động đồng biến ở Trung Quốc còn ở Ấn Độ thì ngược lại, tuy nhiên

cũng không có ý nghĩa thống kê.

Mofleh Ali Mofleh Alshogeathri (2011) phát hiện mối quan hệ cân bằng

trong dài hạn và nghịch biến giữa cung tiền, tín dụng ngân hàng, giá dầu ở A

rập Saudi với cung tiền, lãi suất dài hạn, giá cổ phiếu ở Mỹ. Tác giả chạy mô

hình VECM kết quả cho thấy tốc độ điều chỉnh về cân bằng khoảng nửa năm.

Drama Bedi Guy Herve, Bouphanuvong Chanmalai, Yao Shen (2011)

nghiên cứu mối quan hệ trong ngắn và dài hạn các biến: chỉ số sản xuất công

nghiệp, lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái thực, cung tiền với giá chứng khoán

tại Bờ Biển Ngà. Kết quả cho thấy lạm phát có mối quan hệ đồng biến và khi

phân tích phân rã phương sai cho thấy lạm phát có tác động mạnh nhất trong

các biến như: chỉ số sản xuất công nghiệp, lãi suất, tỷ giá hối đoái thực, cung

tiền.

Aima Khan, Hira Ahmad, Zaheer Abbas (2011) nghiên cứu tác động các

biến kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán bằng mô hình đồng liên kết, hồi quy

véc tơ hiệu chỉnh sai số (VECM) cho các biến: tỷ giá hối đoái, lạm phát, lãi

suất trái phiếu, cung tiền và lãi suất cho vay tại thị trường chứng khoán

Pakistan. Kết quả tìm thấy có hai mối quan hệ dài hạn giữa các biến và giá

chứng khoán, tỷ giá hối đoái, lãi suất trái phiếu có quan hệ đồng biến, trong

khi lạm phát và lãi suất trái phiếu có mối quan hệ nghịch biến. Khi kiểm định

VECM cho thấy tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng trong dài hạn là một

tháng rưỡi.

Ahmet Ozcan (2012) nghiên cứu tác động của lãi suất, lạm phát, cung

tiền, tỷ giá hối đoái, giá vàng, giá dầu, giá trị xuất khẩu lên chỉ số chứng

khoán ngành công nghiệp. Do dữ liệu dừng ở sai phân bậc một tác giả đã

kiểm định đồng liên kết. Kết quả đã tìm thấy mối quan hệ cân bằng trong dài

hạn giữa các biến số kinh tế.

Joel Hinaunye Eita (2012) nghiên cứu các biến kinh tế vĩ mô tại Namibia

bằng mô hình VECM, các biến gồm: hoạt động sản xuất thực, lãi suất, lạm

phát, cung tiền, và tỷ giá hối đoái. Kết quả: hoạt động sản xuất thực, cung

tiền có mối quan hệ đồng biến, trong khi đó lãi suất và lạm phát có mối quan

hệ nghịch biến.

Tất cả các nghiên cứu được trích dẫn ở trên đại diện cho mối quan

hệ mạnh mẽ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và giá chứng khoán tại nhiều

nước. Trong nghiên cứu này tác giả quan tâm đến ảnh hưởng của các

biến số kinh tế vĩ mô đến giá cổ phiếu trong thị trường chứng khoán Việt

Nam.

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH,

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. MÔ HÌNH:

Có nhiều nghiên cứu về tác động ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô

lên thị trường chứng khoán như đã nêu trong phần tổng quan về các nghiên

cứu trước đây, tuy nhiên nghiên cứu của Nadeem Sohail, Hussain Zakir 2010

tại thị trường chứng khoán Karachi, Pakistan có những điểm tương đồng với

nền kinh tế Việt Nam, cũng là nước đang phát triển và là thị trường mới nổi,

trong đó các biến nghiên cứu đã được sử dụng bởi nhiều tác giả và mô hình có

tính phù hợp cao ở nhiều quốc gia. Khi áp dụng mô hình tại Việt Nam tác giả

thay biến tỷ giá hối đoái thực bằng tỷ giá hối đoái, tương tự như nghiên cứu

của: Wan Masor Wan Mahood và Nazihad Mohd Dinniah (2009) nghiên cứu

tác động của các biến kinh tế vĩ mô ở sáu nước Châu Á Thái Bình Dương

gồm: Malaysia, Hàn Quốc, Thái Lan, Hồng Kong, Nhật Bản và Úc dữ liệu từ

1993-2002, các biến nghiên cứu gồm: tỷ giá hối đoái, tỷ lệ lạm phát, sản

lượng công nghiệp. Semra Karacaer, Ayhan Kapasuzoghe (2010) cũng dùng

các biến lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp và tỷ giá hối đoái để kiểm định

nhân quả Granger, đồng liên kết Johansen. Aima Khan, Hira Ahmad, Zaheer

Abbas(2011) nghiên cứu tác động các biến kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán

bằng mô hình đồng liên kết, hồi quy véc tơ hiệu chỉnh sai số (VECM) cho các

biến: tỷ giá hối đoái, lạm phát, lãi suất trái phiếu, cung tiền và lãi suất cho vay

tại thị trường chứng khoán Pakistan. Nên tác giả chọn mô hình nghiên cứu

sau đây:

Mô hình ước lượng mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa chỉ số

VNI và các biến số kinh tế vĩ mô: như đã nói phần trên các biến kinh tế vĩ mô

lạm phát, chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cung tiền, lãi suất trái

phiếu được các nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng khi nghiên cứu tác động

các biến kinh tế vĩ mô lên giá chứng khoán. Theo nghiên cứu của Johansen

(1991, 1995) và Johansen và Juselius (1990) khi tìm mối quan hệ đồng liên

kết thì phương trình ước lượng phải có dạng như sau:

LVNI =α1 LCPI+ α2 LIP+ α3 LER+ α4 LM2+ α5TBR+εt (2.1)

Trong đó:

α1, α2, α3, α4, α5: là hệ số hồi quy thể hiện mối cân bằng trong dài hạn;

LVNI: Logarit cơ số e chỉ số chứng khoán Việt Nam được lấy giá đóng

cửa ngày giao dịch cuối cùng của tháng;

LCPI: Logarit cơ số e lạm phát;

LIP: Logarit cơ số e chỉ số sản xuất công nghiệp;

LER: Logarit cơ số e tỷ giá hối đoái USD/VND;

LM2: Logarit cơ số e cung tiền mở rộng;

TBR: Lãi suất trái phiếu Chính phủ;

εt: phần dư.

Mô hình ước lượng mối quan hệ cả trong ngắn và dài hạn: theo Engle,

Granger (1987) và Johansen, Juselius (1990) khi ước lượng mô hình véc tơ

hồi quy hiệu chỉnh sai số VECM với biến trễ p thì phương trình ước lượng

i=1γ1Ut-1 + Σp

i=1θ1iΔLCPIt-1 + Σp

i=1β1iΔLIP t-1 +

phải có dạng như sau:

ΔLVNIt Σp

= α1+ Σp i=1μ1iΔLER t-1 + Σp

i=1η1iΔLM2 t-1 + Σp

i=1λ1iΔTBR t-1 +εt (2.2)

Trong đó

α1: hệ số chặn;

θ1i; β1i; μ1i; η1i; λ1i: là hệ số co giản trong ngắn hạn tương ứng với từng

biến số được nghiên cứu;

γ1: hệ số điều chỉnh đến cân bằng trong dài hạn, thông thường tốc độ này

phải mang dấu âm và phải có ý nghĩa thống kê;

p: Biến trễ tối ưu, trước khi chạy mô hình VECM chúng ta phải xác định

biến trễ tối ưu cho phương trình (2.2). Các tiêu chuẩn ước lượng biến trễ tối

ưu là Akaike information criterion (AIC), Schwarz information criterion

(SIC), Hannan-uinn information criterion (HQ) và Final prediction error

information criterion (FPE);

-εt: phần dư.

2.2. DỮ LIỆU:

Bảng 2.1: Dữ liệu nghiên cứu

Biến Nguồn

LVNI UBCK Nhà nước

LCPI IFS-IMF

LIP GSO

LER IFS-IMF

LM2 IFS-IMF

TBR IFS-IMF

Dữ liệu đươc lấy hàng tháng từ [2001M01-2011M12] có 132 quan sát,

các biến được lấy logarit tự nhiên ngoại trừ lãi suất trái phiếu.

Bảng 2.2: Giải thích biến nghiên cứu

Kỳ vọng về tương quan

Biến Khái niệm với giá chứng khoán VNI

Dài hạn Ngắn hạn

LCPI Logarit cơ số e lạm phát. - -

Logarit cơ số e chỉ số sản xuất công LIP + + nghiệp.

Logarit cơ số e tỷ giá hối đoái LER - - USD/VND.

LM2 Logarit cơ số e cung tiền mở rộng. -/+ +

TBR Lãi suất trái phiếu Chính phủ. - -

2.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

2.3.1 Kiểm định tính dừng:

Trong các nghiên cứu trước đây chúng ta thường giả định rằng một biến

ngẫu nhiên Yt có phương sai xác định và rằng đồng phương sai giữa Yt và Yt-s

(với s>0) hoặc bằng không hay phụ thuộc vào s mà không phụ thuộc vào t.

Như vậy, sự tương quan giữa một chuỗi và các giá trị trễ của nó được giả định

là chỉ phụ thuộc vào độ dài của sự trễ và không phụ thuộc vào khi nào chuỗi

bắt đầu. Tính chất này được gọi là tính dừng và bất kỳ chuỗi nào tuân theo

quy tắc này được gọi là chuỗi thời gian dừng. Nó cũng được gọi là chuỗi tích

hợp bậc không hoặc là I(0). Quá trình chuỗi dừng được gọi bất biến theo thời

gian. Trong một chuỗi dừng, Var(ut) và Var(ut-s) bằng nhau với s>0. Hầu hết

các chuỗi thời gian về kinh tế là không dừng và chúng thường có xu hướng

tuyến tính hoặc mũ theo thời gian. Tuy nhiên có thể biến chúng thành chuỗi

dừng thông qua quá trình sai phân, ví dụ, bằng cách tính xt- xt-1. Nếu chuỗi sai

phân có tính dừng, chúng ta nói chuỗi ban đầu là tích hợp bậc nhất I(1), tương

tự vậy nếu chuỗi ban đầu lấy sai phân hai lần để trở thành dừng, thì chuỗi ban

đầu đó được gọi là chuỗi kết hợp bậc hai I(2). Tóm lại, nếu chuỗi thời gian lấy

d lần thì chuỗi đó kết hợp bậc d, hay I(d). Do vậy, bất kỳ lúc nào nếu chúng ta

hay không, ta tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị. Và muốn biết chuỗi

thời gian có dừng

có chuỗi thời gian kết hợp bậc một hoặc lớn hơn, thì có nghĩa là chuỗi thời

gian không dừng. Theo quy ước, nếu d=0 thì quá trình I(0) là chuỗi thời gian

dừng.

2.3.2. Kiểm nghiệm đơn vị đối với tính dừng:

Sử dụng OLS để tìm hàm hồi quy không có điều kiện ràng buộc:

Yt - Yt-1 = α + βt + (ρ-1) Yt-1 + λ1 ΔYt-1 (2.6)

Và tìm hàm hồi quy có điều kiện ràng buộc:

Yt - Yt-1 = α + λ1 ΔYt-1 (2.7)

Sau đó tính giá trị F theo công thức:

F=(n-k)(R2

UR- R2

R)/[m(1- R2

UR)] (2.8)

2.3.4. Đồng liên kết

Trong nghiên cứu kinh tế, chúng ta thường giả lập mô hình mà ở đó các

biến số kinh tế có quan hệ với nhau và thường được mô tả dưới dạng các cân

bằng, chẳng hạn như:

Yt = α0 + α1Xt + ut (2.9)

Trong đó: Yt và Xt là các biến chuỗi, α là tham số ước lượng,và ut là sai

số. Điều đáng quan tâm ở đây là nếu phương trình cân bằng trên là tồn tại thì

đặc tính của sai số cân bằng ut sẽ là như thế nào. Một đặc trưng quan trọng

của ut sẽ là một biến chuỗi có giá trị trung bình nhỏ và không có xu hướng lớn

dần hay nhỏ dần theo thời gian. Vì vậy, nếu biến chuỗi sai số này là biến ngẫu

nhiên thì giá trị trung bình ước tính sẽ bằng 0 và có cùng phương sai. Một

biến chuỗi sai số với đặc tính này được gọi là biến chuỗi dừng như đã nêu ở

trên (Stationary Time Series). Biến chuỗi dừng là khái niệm cơ bản và quan

trọng trong lý thuyết Đồng liên kết. Vì thế, trong khi ước lượng các tham số

hoặc kiểm định giả thiết của các mô hình, nếu không kiểm định thuộc tính

này của biến chuỗi thì các kỹ thuật phân tích thông thường (chẳng hạn như kỹ

thuật OLS) sẽ không còn chính xác và hợp lý. Do đó, nếu sử dụng phương

pháp phân tích hồi quy tương quan như trên sẽ dẫn đến tương quan giả. Kết quả của loại hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định thống kê như t, F, R2 sẽ bị

lệch. Nói một cách khác, hồi quy lệch sẽ cho kết quả các kiểm định thống kê t và R2 rất tốt nhưng mô hình có thể hoàn toàn không có ý nghĩa. Vì vậy, trước

khi xây dựng và phân tích mô hình, cần phải có kiểm định thuộc tính dừng

của các biến chuỗi trước khi đưa vào sử dụng.

Hai biến chuỗi yt và xt được coi là đồng liên kết (cointegrated) nếu tồn

tại một tham số để:

ut = Yt + α1Xt (2.10)

cũng là một biến chuỗi dừng (stationary variable).

Dựa vào lý thuyết về Đồng liên kết của Johansen, chúng ta có phương

pháp kiểm định và phân tích mô hình sử dụng như sau:

Bước 1: Kiểm tra nghiệm đơn vị của tất cả các biến, phải chắc rằng các

biến phải có nghiệm đồng tích hợp cùng bậc một I(1).

Bước 2: Chọn biến trễ tối ưu cho mô hình, phương pháp thông thường

nhất là ước lượng mô hình véc tơ hồi quy (VAR) ở mức ban đầu (at level),

sau đó chọn chức năng kiểm định biến trễ. Có nhiều tiêu chuẩn để chọn biến

trể tối ưu, nhưng thông thường tiêu chuẩn Akaike Information Criterion (AIC)

thường được nhiều bài nghiên cứu trên thế giới sử dụng cho chuỗi thời gian.

Bước 3: Chọn mô hình kiểm định phù hợp, các mô hình này đã được

tích hợp sẵn trong chương trình EVIEWS cho người sử dụng và lựa chọn mô

hình tối ưu nhất cho mình. Mặc dù mô hình một và mô hình năm thường

không xảy ra trong thực tế nghiên cứu, tuy nhiên, tác giả vẫn đưa vào để đảm

bảo tính đầy đủ của mô hình:

Mô hình 1: Không có hệ số chặn hay xu hướng trong đồng liên kết (CE)

hay véc tơ hồi quy (VAR).

Mô hình 2: Có hệ số chặn không xu hướng trong CE, không hệ số chặn

hay xu hướng trong VAR.

Mô hình 3: Có hệ số chặn trong CE và VAR, không xu hướng trong CE

và VAR.

Mô hình 4: Có hệ số chặn trong trong CE và VAR, xu hướng tuyến tính

trong CE, không xu hướng trong VAR.

Mô hình 5: Có hệ số chặn và xu hướng trong CE, hệ số chặn và xu

hướng tuyến tính trong VAR.

Bước 4: Xác định số véc tơ đồng liên kết bằng kiểm định Maximum

Eigenvalue hay kiểm định Trace do Johansen (1990) đề xuất.

2.3.5. Mô hình Véc tơ hồi quy hiệu chỉnh sai số (VECM)

2.3.5.1. Cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM:

Nguyên lý nằm sau mô hình này là thường có sự tồn tại mối quan hệ dài

hạn giữa các biến số kinh tế. Tuy nhiên, trong ngắn hạn có sự không cân

bằng. Với kỹ thuật điều chỉnh sai số, một phần sự không cân bằng trong một

thời đoạn được điều chỉnh trong thời đoạn kế tiếp. Như vậy, quá trình điều

chỉnh sai số là cách thức hòa hợp hành vi dài hạn và ngắn hạn. Những đóng

góp trong lĩnh vực này được thực hiện bởi Sargan (1964), Davidson, Hendry,

Srba và Yeo (1978), Curri (1981), Dawson (1981), Salmon(1982), Hendry

(1984), và Engle và Granger (1987).

Giả sử ta ước lượng mối quan hệ trong dài hạn giữa hai biến Yt và Xt với

ECM như sau:

ΔYt = a0 + a1 ΔXt –πut +εt (2.11)

ΔYt= a0 + b1 ΔXt – π[Yt – β1-β2Xt] + εt (2.12)

b1 là sự tác động tức thời trong ngắn hạn, cho biết sự thay đổi Xt sẽ dẫn

đến sự thay đổi Yt, π là tác động điều chỉnh, nó nói lên bao nhiêu sự mất cân

bằng được điều chỉnh trong thời đoạn trước. Theo Asteriou anh Hall (2007),

có thể giải thích giá trị này như sau:

Nếu π =1, thì 100% sự mất cân bằng đã được điều chỉnh.

Nếu π =0.5, thì 50% sự mất cân bằng đã được điều chỉnh trong mỗi thời

đoạn.

Nếu π =0, thì không có sự điều chỉnh.

2.3.5.2 Phương pháp ước lượng ECM:

Theo Ibrahim (1999) đề xuất ba bước ước lượng ECM như sau:

Bước 1: Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian bằng phương pháp kiểm

định nghiệm đơn vị như đã đề cập ở phần trên.

Bước 2: Kiểm định đồng liên kết của chuỗi thời gian.

Bước 3: Kiểm tra mối quan hệ giữa biến độc lập X và biến phụ thuộc

bằng phương trình:

ΔYt

= α0+ Σr

i=1α1ΔYt-1 + Σs

j=1βjΔX t-j + πECM t-1 + εt (2.13)

Trong đó ECM là phần dư có được từ hồi quy đồng liên kết hay là mối

quan hệ dài hạn giữa các biến. Lưu ý rằng hệ số này phải âm.

2.3.5.3. Cơ chế hiệu chỉnh sai số hồi quy véc tơ (VECM):

Mô hình này được phát triển bởi Perasan, Shin and Smith (2001) và

được áp dụng không quan tâm đến chuỗi thời gian có dừng cùng bậc hay

không. Nghĩa là được áp dụng cho chuỗi thời gian cùng dừng ở I(0), hay I(1)

j=1γiΔXt-j + εyt (2.14)

hay cả hai dạng trên trong cùng một phương trình ước lượng.

i=1βiΔY t-i + Σm i=1θiΔXt-i + Σm

j=1δiΔYt-j + εxt (2.15)

ΔYt = α0y+ α1yYt-1 + α2yXt-1 +Σn ΔXt = α0x+ α1xYt-1 + α2xXt-1 +Σn

2.3.5. Phân rã phương sai

Để tìm ra mối quan hệ trong ngắn hạn giữa giá chứng khoán và các biến

kinh tế vĩ mô Sims đã sử dụng mô hình véc tơ hồi quy (VAR) và kỹ thuật

j=1α 12(j)ΔYt-j+ εxt (2.16)

phân rã phương sai, phương trình sau thể hiện ở dưới dạng sai phân bậc một:

i=1α 11(i)ΔXt-i + Σk i=1α 21(i)Xt-i + Σk

j=1α 22(j)Yt-j+ εyt (2.17)

ΔYt = α1 +Σk ΔYt = α2 +Σk

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG

Bởi vì hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế là không dừng, nên khi ta

tiến hành hồi quy thông thường (hồi quy OLS chẳng hạn) thì dễ dẫn đến hồi quy giả mạo hay hồi quy không xác thực. Giá trị R2 thu được từ hồi quy này

thường rất cao là do sự hiện diện tính xu hướng mạnh như: lên liên tục hoặc xuống liên tục, vì vậy giá trị R2 cao là do tính xu hướng này chứ không phải

mối quan hệ thực của các chuỗi thời gian đó. Cho nên, đều quan trọng đầu

tiên khi tiến hành nghiên cứu chuỗi thời gian phải biết chuỗi thời gian có

dừng hay không. Cách đơn giản để kiểm định tính dừng là kiểm định nghiệm

đơn vị như trình bày ở bảng 3.1.

Bảng 3.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị: Philips Perron unit root test

Augmented Dickey-Fuller unit root test

Variables

Kết luận 1%

Level

LVNI LCPI LIP LER LM2 TBR

Sai phân bậc 1 -7.328632* -6.055772* -105.5232* -13.00336* -9.534462* -7.257834*

-1.938610 1.647264 -0.352577 1.034435 -0.415234 -1.919766

I(1) I(1) I(1) I(1) I(1) I(1)

Sai phân bậc 1 -7.549060* -1.625045 -5.983366* 2.007964 -14.59081* -1.235580 -12.94761* 1.959261 -9.386815* -0.385595 -7.508909* -1.129164 : dừng ở 1%,: dừng ở 5%, :dừng ở 10% Bài nghiên cứu này tiến hành kiểm định dựa trên hai tiêu chuẩn của

Augmented Dickey-Fuller và Philips Perron. Kết quả cho thấy các biến chuỗi

thời gian VNI, CPI, IP, ER, M2, TBR đều không dừng ở mức (at level). Tuy

nhiên, tất cả đều dừng ở sai phân bậc một I(1). Như vậy, qua kết quả trên thì

tất cả chuỗi thời gian đều không dừng, để đưa các chuỗi thời gian trên về

dừng chúng ta có thể lấy sai phân cho đến khi chuỗi dừng, nhưng làm như vậy

ta có thể đánh mất mối quan hệ dài hạn quý giá giữa các biến số ở dạng mức

(at level). Để khắc phục nhược điểm này Granger đã nêu lên khái niệm chuỗi

thời gian đồng tích hợp hay đồng liên kết là một tiền đề loại bỏ hồi quy không

xác thực. Do chuỗi thời gian không dừng nên trong bài nghiên cứu này tác giả

sẽ tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các biến số.

3.2. XÁC ĐỊNH BIẾN TRỄ TỐI ƯU

Akaike (1970, 1974) xây dựng hai phương pháp, một được gọi là sai số

hoàn toàn xác định trước (FPE) và phương pháp thứ hai gọi là tiêu chuẩn

thông tin Akaike (AIC). Hannan và Quinn (1979) đề nghị một phương pháp

khác (được gọi là tiêu chuẩn HQ). Các tiêu chuẩn khác gồm của Schwarz

(1978), Shibata (1981), và Rice (1984). Mỗi một trị thống kê này đều dựa trên

vài tính chất tối ưu, tuy nhiên, tiêu chuẩn AIC là tiêu chuẩn được sử dụng phổ

biến nhất trong phân tích chuỗi thời gian. Cho nên, trong bài nghiên cứu này

tác giả sử dụng tiêu chuẩn AIC để xác định biến trễ tối ưu.

Bảng 3.2 Xác định biến trễ tối ưu LogL LR FPE 117.2986 NA 6.30E-09 1231.47 2098.356 9.90E-17 1278.852 84.49887 8.23e-17* 1314.505 60.01517 8.37E-17 1339.472 39.53034 1.03E-16 1.10E-16 50.27834 1373.367 1426.019 72.83564* 8.79E-17 9.99E-17 42.17461 1458.883 1.23E-16 34.98515 1488.448 1.66E-16 28.70764 1514.947 2.04E-16 34.20026 1549.727 2.05E-16 44.17526 1599.737 1.86E-16 47.42378 1660.278

SC -1.715603 -18.84888* -18.20234 -17.3603 -16.34016 -15.46884 -14.91013 -14.0216 -13.0781 -12.08351 -11.22693 -10.62418 -10.19695

HQ -1.79838 -19.42829* -19.2784 18.933 -18.4095 -18.0348 -17.9728 -17.5809 -17.134 -16.6361 -16.2761 -16.17 -16.2394

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

AIC -1.854977 -19.8245 -20.01421 -20.00842 -19.82453 -19.78945 -20.06699 -20.01471 -19.90746 -19.74912 -19.72878 -19.96228 -20.37129*

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5%

level)

FPE: Final prediction

error

AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Qua bảng 3.2 kết quả xác định biến trễ tối ưu theo tiêu chuẩn LR là 6,

tiêu chuẩn FPE là 2, tiêu chuẩn AIC là 12, tiêu chuẩn SC là 2 và tiêu chuẩn

HQ là 2. Theo lý thuyết kinh tế lượng và thực tiễn các nghiên cứu về chuỗi

thời gian trên thế giới, khi nghiên cứu về chuỗi thời gian các nhà nghiên cứu

chọn tiêu chuẩn AIC. Vì vậy, biến trễ tối ưu trong bài nghiên cứu này là 12.

3.3. PHÂN TÍCH ĐỒNG LIÊN KẾT

Để xác định mối quan hệ cân bằng trong dài hạn cũng như xác định số

véc tơ đồng liên kết bài nghiên cứu tiến hành phân tích đồng liên kết bằng hai

kiểm định do Johansen (1990) đề xuất, kết quả kiểm định được trình bài ở

bảng 3.3 và 3.4:

Bảng 3.3 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Trace Statistic Prob.** Eigenvalue Giá trị tới hạn 5% Hypothesized No. of CE(s)

226.009

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 At most 4 At most 5 0.530827 0.446935 0.263674 0.175434 0.041329 0.008942 95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466 0.00000 0.00000 0.00050 0.06080 0.68470 0.30120 135.9516 65.47024 29.04636 6.091545 1.068915

Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Với sự hỗ trợ của phần mềm EVIEWS bài nghiên cứu tiến hành phân tích đồng liên kết với biến trễ là 12. Bảng 3.3 kết quả kiểm định Trace cho thấy tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến số kinh tế thể hiện có 3

véc tơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%. Tiếp theo chúng ta tiến hành kiểm định Maximum Eigenvalue kết quả như bảng 3.4

Bảng 3.4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Eigenvalue Prob.** Hypothesized No. of CE(s) Max-Eigen statistic

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 At most 5 0.530827 0.446935 0.263674 0.175434 0.041329 0.008942 Giá trị tới hạn 5% 40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.2646 3.841466 0.00000 0.00000 0.00280 0.02740 0.73900 0.30120 90.05737 70.48135 36.42387 22.95482 5.022631 1.068915

Max-eigenvalue test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Qua kết quả kiểm định Maximum Eigenvalue bảng 3.4 cho thấy có 4 véc

tơ đồng liên kết với mức ý nghĩa 5%. Theo Cheung and Lai (1993) thì kiểm

định Trace mạnh hơn kiểm định Maximum Eigenvalue. Nên trong bài nghiên

cứu này số véc tơ đồng liên kết là 3.

Kết quả cho thấy cả hai kiểm định mà Johansen và Juselius (1990) đưa

ra là kiểm định Trace và kiểm định Maximal eigenvalue đều khẳng định có

tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến và mối liên hệ này được thể hiện

qua phương trình:

Bảng 3.5 Phương trình đồng liên kết 1:

L_VNI 1 SE t-value L_CPI -2.59600 -3.02069 0.85940 L_IP 5.51009 -1.91061 -2.88394 L_ER 4.32292 -1.57059 -2.75241 L_M2 -3.89637 -1.66107 2.34570 TBR 0.35608 -0.05454 -6.52882

Kết quả trên có thể viết lại qua phương trình sau:

LVNI = -2.595996 LCPI + 5.510091 LIP + 4.322915 LER -3.8964 LM2 + 0.356082TBR

Giá chứng khoán tương quan âm với lạm phát: kết quả nghiên cứu

trên cho thấy trong dài hạn khi lạm phát gia tăng 1 % thì giá chứng khoán

giảm 2,59%. Kết quả này hợp lý tại nền kinh tế của Việt Nam, bởi vì trong

thời kỳ lạm phát cao kỳ vọng về tăng trưởng kinh tế xấu đi. Lạm phát còn làm

giảm lượng tiền thực lưu thông trong nền kinh tế khiến cầu về hàng hóa giảm

đi, góp phần giảm cầu chứng khoán và chỉ số giá giảm. Mặc dù các doanh

nghiệp kinh doanh vẫn có lãi, chia cổ tức ở mức cao nhưng tỉ lệ cổ tức không

thể cao hơn tỉ lệ lạm phát. Điều này khiến đầu tư chứng khoán không còn là

kênh sinh lợi. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của: Fama và

Schwert (1977); David S.John (1980); Samarakoon (1996); Bahram Adrangi,

Arjun Chatrath và Todd M.Shank (1999).

Giá chứng khoán tương quan dương với chỉ số sản xuất công

nghiệp: khi giá trị sản lượng công nghiệp tăng 1% thì giá chứng khoán tăng

5,51%. Bởi vì khi giá trị sản lượng công nghiệp tăng có nghĩa là kết quả sản

xuất, kinh doanh của các công ty trong lĩnh vực công nghiệp của nền kinh tế

có hiệu quả, làm cho giá trị cổ tức cũng tăng theo, giá chứng khoán tương

quan dương với chỉ số sản xuất công nghiệp là phù hợp với thực tế và các lý

thuyết về kinh tế. Kết quả trên cũng giống kết quả nghiên cứu của các tác giả:

Adrangi, Bahram; Chatrath, Arjun; Raffiee, Kambiz (1999); Adrangi,

Bahram; Chatrath, Arjun; Shank, Todd M (1999); Peter Young (2006);

Raman K. Agrawalla và S. K. Tuteja (2008); George Filis (2009); Khaled

Hussainey, Le Khanh Ngoc (2010); R. Ratneswary V. Rasiah (2010); T

Sampath (2011).

Giá chứng khoán tương quan dương với tỷ giá hối đoái: kết quả cho

thấy khi tỷ giá hối đoái tăng 1% thì giá chứng khoán tăng 4,32%. Kết quả

này phù hợp với nghiên cứu của Aggarwal (1981); Phylakits và Ravazzolo

(2000); LMCS Menike (2006). Tuy nhiên, kết quả này không phù hợp với lý

thuyết kinh tế học và kỳ vọng của bài nghiên cứu. Bởi vì khi tỷ giá hối đoái

tăng làm cho giá nguyên liệu nhập khẩu tăng, từ đó ảnh hưởng đến đầu vào

cho các ngành sản xuất và lợi nhuận của doanh nghiệp, kết quả là làm cho giá

trị cổ phiếu sẽ giảm.

Giá chứng khoán tương quan âm với cung tiền: khi cung tiền tăng 1%

thì giá chứng khoán giảm 3,89%. Trong dài hạn, sự gia tăng cung tiền làm

tăng lạm phát kỳ vọng trong tương lai, do đó làm tăng lãi suất chiết khấu và

làm giảm giá cổ phiếu (Fama, 1981) vì vậy có tương quan âm với thị trường

chứng khoán. Tương tự nghiên cứu của Sara Alatiqi và Shokoofeh Fazel

(2008); Mohammad, Adnan Hussain, Adnan Ali (2009); Nadeem Sohail,

Hussain Zakir (2010).

Giá chứng khoán tương quan dương với lãi suất trái phiếu: Khi tăng

1% lãi suất trái phiếu thì giá chứng khoán tăng 0,35%, kết quả này cho thấy

trong dài hạn thì trái phiếu Chính phủ không hẳn là chi phí cơ hội khi nắm giữ

cổ phiếu. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Hasan và

Samarakoon (2000); Amir Hussain và Muhammad Junaid Khan (2011);

Emma M. Iglesias, Andre Yone Haughton (2011).

3.4. MÔ HÌNH VÉC TƠ HỒI QUY HIỆU CHỈNH SAI SỐ

Ở phần 3.3 bài nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ trong ngắn hạn giữa

các biến số kinh tế, để thực hiện tiếp mục tiêu nghiên cứu chúng ta tiến hàng

chạy mô hình véc tơ hồi quy hiệu chỉnh sai số, để xác định mối quan hệ trong

ngắn hạn và hệ số điều chỉnh mất cân bằng. Kết quả được trình bài ở bảng

3.6:

Bảng 3.6 Kết quả chạy mô hình VECM

Error Correction:

-0.0316

VECM1(-1) SE t VECM2(-1) SE t VECM3(-1) SE t

D(L_VNI(-1)) SE t

-1.405664 0.003672 -0.43013 -0.01088 [ 0.33753] [-3.26796] -0.074568 0.912634 -2.29959 -0.05816 [-1.28222] [ 0.39687] -7.922945 -3.78533 [-2.09307] 1.706307 -0.91624 [ 1.86229] -0.243368 0.176212 -12.8726 -0.32554

D(L_CPI(-1)) SE t

-0.30093 -0.16429

-0.051221 -0.07808

SE t D(L_ER(-1)) SE t D(L_M2(-1)) SE t D(TBR(-1)) SE t C SE t R-squared

Adj. R-squared

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR) -0.002214 0.000711 -0.196142 0.006304 -0.00591 -0.08105 -0.00381 -0.06196 [-0.02732] [ 0.12031] [ 1.65510] [-3.16558] -0.084116 0.149932 -0.019845 -0.278867 -0.43333 -0.02036 -0.33125 [-0.19412] [ 4.74463] [-0.97455] [-0.84185] -0.156372 0.086402 -0.904074 0.011166 -0.43808 -0.09573 -0.05202 -0.71329 -0.03352 -0.54527 [-1.26746] [-3.00618] [ 0.90257] [ 0.33312] [-0.80341] -0.007816 0.013914 0.165344 -0.00403 0.454548 -0.01259 -0.17265 -0.00811 -0.13198 -0.02317 [-0.62079] [ 0.60047] [ 0.95766] [-0.49665] [ 3.44395] -0.249955 -1.350855 -1.317776 0.24388 -2.42567 -0.11399 -1.85429 -0.17689 [-0.55690] [-1.41303] [-0.74758] [ 0.01369] [ 2.13952] [-0.71066] -0.096088 7.453226 -0.516104 0.144348 -0.011186 D(L_IP(-1)) 0.568673 -0.09433 -0.70284 -0.03303 -0.53728 -3.72985 -0.05125 [-1.01869] [ 1.99827] [-0.73431] [ 2.81629] [-0.33868] [ 1.05842] -4.716203 -0.140903 -1.938895 -0.009739 0.958686 -2.2528 -0.10586 -1.72214 -11.9552 -0.30234 [-0.86066] [-1.83175] [-0.46604] [-0.39449] [-0.09199] [ 0.55668] -0.004115 6.536479 -1.155244 0.152614 1.496278 -1.07065 -0.05031 -0.81845 -5.68172 -0.14369 [-1.07902] [-0.65603] [-0.02864] [ 1.15044] [ 1.82819] [ 3.03334] 0.501292 -0.004374 0.002378 0.083816 -0.010633 0.00154 -0.16272 -0.00224 -0.03066 -0.00144 -0.02344 -0.00412 [ 3.08073] [-1.95615] [ 0.57790] [ 2.73352] [ 1.06903] [-0.45363] -1.173065 0.015468 0.005200 0.210423 -0.01004 -0.170816 (0.54650) (0.01382) (0.00751) (0.10298) (0.00484) (0.07872) [-2.14649] [ 1.11920] [ 0.69244] [ 2.04331] [-2.07471] [-2.16981] 0.783419 0.763986 0.705338 0.866944 0.893567 0.792398 0.405661 0.352333 0.191393 0.634869 0.707927 0.430301 2.073865 1.855897 1.372399 3.735618 4.813447 2.18836

F-statistic Kết quả mô hình VECM có thể viết lại qua phương trình sau:

DVNI = - 0.196142 VECM1(-1) - 0.278867 VECM2(-1) - 0.43808

VECM3(-1) + 0.454548 D(L_VNI(-1)) -1.317776D(L_CPI(-1)) +0.568673

D(L_IP(-1)) + 0.958686 D(L_ER(-1)) + 1.496278 D(L_M2(-1)) -0.010633 D(TBR(-1)) -0.170816

Trong ngắn hạn, lạm phát tương quan âm , chỉ số sản xuất công

nghiệp tương quan dương và tỷ giá hối đoái tương quan dương với giá

chứng khoán (như trong dài hạn): Khi tăng 1% lạm phát thì giá chứng

khoán giảm 1,31%. Chỉ số sản xuất công nghiệp tăng 1% thì giá chứng khoán

tăng 0,56%. Tỷ giá hối đoái tăng 1% thì giá chứng khoán tăng 0,95%.

Cung tiền có quan hệ đồng biến với giá cổ phiếu trong ngắn hạn: Khi

cung tiền tăng 1% thì giá cổ phiếu tăng 1,49%. Trong ngắn hạn, sự gia tăng

cung tiền thể hiện sự mở rộng về chính sách tiền tệ nên nguồn cung tiền trên

thị trường cũng gia tăng. Cả doanh nghiệp và nhà đầu tư có nhiều cơ hội tiếp

cận nguồn vốn. Doanh nghiệp dễ dàng vay vốn để mở rộng kinh doanh nên

khả năng tăng thu nhập cũng tăng lên. Nhà đầu tư có thêm nguồn vốn để kinh

doanh đầu tư nên cầu về chứng khoán sẽ tăng. Mặt khác khi cung tiền tăng

hàm ý lãi suất trên thị trường tiền tệ sẽ giảm và theo nguyên tắc bình thông

nhau giữa thị trường tiền tệ và thị trường vốn lượng tiền nhàn rỗi sẽ dịch

chuyển từ thị trường tiền tệ sang thị trường chứng khoán để hưởng mức sinh

lời cao hơn. Kết quả ngiên cứu phù hợp với nghiên cứu của: Homa và Jaffee

(1971); Asprem (1989); Biniv Maskay (2006); Nawaz Ahmad và Dr. Fazal

Husain (2007); Lumir Kulhanek (2011).

Lãi suất trái phiếu có quan hệ nghịch biến giá chứng khoán: Khi lãi

suất trái phiếu tăng 1% thì giá chứng khoán giảm 0,01%. Lãi suất trái phiếu

đại diện cho chi phí cơ hội nắm giữ cổ phiếu, lãi suất trái phiếu tăng thì nhà

đầu tư có xu hướng bán cổ phiếu và đầu tư vào trái phiếu vì trái phiếu không

rủi ro nhưng lãi suất cao, kết quả là giá cổ phiếu bị giảm. Tương tự kết quả

nghiên cứu của: LMCS Menike (2006); Zhang Chutang, Emil Sudath Kumara

(2010); Lala Rukh, Khursheed Ahmad, Hazrat Bilal, Sangeen Khan, Zohaib

Khan(2010); Nadeem Sohail, Hussain Zakir (2010); Aima Khan, Hira

Ahmad, Zaheer Abbas(2011); Dr. Ghazi F. Momani, Dr. Majed A. Alsharari

(2012).

-Hệ số điều chỉnh mất cân bằng -0.19 cho thấy trong ngắn hạn giá cổ

phiếu đã điều chỉnh 19%, và phải mất khoảng thời gian 1/0.19 =5 tháng điều

chỉnh về cân bằng.

3.5. PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI

Phân rã phương sai được áp dụng để hỗ trợ cho việc xác định sự thay đổi

của các biến số kinh tế vĩ mô sẽ làm ảnh hưởng như thế nào đến giá chứng

khoán trong các thời gian khác nhau, qua đó bài nghiên cứu cũng xác định

được biến nào là có ảnh hưởng mạnh nhất đến giá chứng khoán.

Bảng 3.7 Kết quả chạy phân rã phương sai

Period S.E.

L_VNI

L_IP

L_ER

L_M2

TBR

L_CPI 0

100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 60

0.080851 0.156522 89.75617 0.415472 0.011166 0.638474 2.678977 6.499743 0.21436 11.29614 83.63268 0.789457 0.006159 2.399335 1.87623 0.253414 77.80863 0.947922 0.006885 4.390814 1.514733 15.33102 0.293637 74.56538 0.868617 0.054991 5.345496 1.156546 18.00897 0.331597 72.07847 1.181578 0.046713 4.859207 1.318669 20.51536 0.363999 70.22406 1.331143 0.203837 4.283649 1.768504 22.18881 23.99415 0.391087 68.29152 1.159389 0.445328 3.791614 2.318 0.417863 67.52039 1.153319 0.403558 3.45359 2.539401 24.92975 3.036242 3.301819 24.0943 0.456651 67.24736 1.575236 0.74504 23.41822 2.594473 3.44917 0.497827 67.23237 2.199284 1.10648 22.21674 2.491843 1.74155 0.5453 2.209626 4.09534 67.2449 19.72476 4.417839 0.862551 20.4882 0.89446 1.473554 53.6122

Trong ngắn hạn (thời gian dưới 12 tháng): chỉ số VNI chịu tác động

mạnh nhất bởi chính nó, trọng số của nó lớn nhất 67.24%, là nguyên nhân

tăng chỉ số VNI. Kế đến là lãi suất trái phiếu 22,21%, cung tiền 4,09% cũng

tác động mạnh đến sự thay đổi chỉ số VNI.

Trong dài hạn ( 60 tháng): chỉ số VNI tiếp tục chịu tác động mạnh

nhất từ chính nó, tỷ trọng 53,61%. Tuy nhiên cung tiền có tác động mạnh hơn

lãi suất trái phiếu 20,48% so với 19,72%.

KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT

Trong dài hạn: chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, lãi suất trái

phiếu có tương quan dương với chỉ số VNI, còn lạm phát và cung tiền có

tương quan âm.

Trong ngắn hạn: chỉ số sản xuất công nghiệp, tỷ giá hối đoái, cung tiền

có tương quan dương với chỉ số VNI, còn lạm phát và lãi suất trái phiếu có

tương quan âm. Nghiên cứu cũng cho thấy phải mất khoảng thời gian là năm

tháng giá cổ phiếu sẽ được điều chỉnh về trạng thái cân bằng.

Khi phân tích phân rã phương sai cho thấy VNI chịu tác động mạnh nhất

bởi chính nó cả trong ngắn và dài hạn. Trong ngắn hạn thì lãi suất trái phiếu là

biến mạnh nhất giải thích mạnh nhất cho sự thay đổi của chỉ số VNI. Tuy

nhiên, trong dài hạn cung tiền là biến giải thích mạnh nhất cho sự thay đổi của

giá cổ phiếu.

Qua kết quả nghiên cứu trên tác giả đề xuất một số khuyến nghị

nhằm hoàn thiện thị trường chứng khoán Việt Nam:

Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát là nhân tố ảnh rất mạnh đến giá

chứng khoán cả trong ngắn và dài hạn. Lạm phát cao cho thấy nền kinh tế

đang tăng trưởng nóng và kém bền vững. Vì vậy muốn phát triển thị trường

chứng khoán Chính phủ cần thiết phải kiềm chế lạm phát, đảm bảo an sinh xã

hội.

Tăng trưởng cung tiền ở mức đủ để nền kinh tế hấp thụ: mặc dù trong

ngắn hạn cung tiền tăng sẽ làm cho thị trường chứng khoán sôi động hơn do

dòng tiền chảy mạnh vào thị trường chứng khoán, tuy nhiên, trong dài hạn

cung tiền sẽ ảnh tiêu cực đến lạm phát vì vậy sẽ ảnh hưởng xấu đến thị trường

chứng khoán.

Nghiên cứu cũng cho thấy chỉ số sản xuất công nghiệp là nhân tố ảnh

hưởng mạnh nhất đến giá chứng khoán trong dài hạn. Đảm bảo tăng trưởng

kinh tế bền vững là nhân tố then chốt (chỉ số sản xuất công nghiệp) thúc đẩy

thị trường chứng khoán phát triển.

Mặc dù trong dài hạn lãi suất trái phiếu Chính phủ không phải là chi phí

cơ hội của cổ phiếu, tuy nhiên trong ngắn hạn nhà đầu tư sẽ mua trái phiếu

nếu lãi suất trái phiếu tăng.

Kết quả phân rã phương sai cho thấy tác động mạnh nhất gây ra sự thay

đổi giá chứng khoán đó là cung tiền và lãi suất trái phiếu Chính phủ cả trong

ngắn và dài hạn. Kết quả này cũng là cơ sở để các nhà nghiên cứu có thể dự

báo được sự tác động của cung tiền và lãi suất lên giá chứng khoán.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TIẾNG VIỆT

1. Danodar N. Gujarati, niên khóa 2003-2004, Chuỗi thời gian trong kinh

tế lượng, Chương trình giảng dạy kinh tế Fullright.

2. Ramu Ramanathan, niên khóa 2003-2004, Các mô hình độ trễ phân

phối, Chương trình giảng dạy kinh tế Fullright.

TIẾNG ANH

3. Adrangi, Bahram;Chatrath, Arjun;Raffiee, Kambiz, 1999, Inflation,

output, and stock prices: Evidence from two major emerging markets,

Journal of Economics and Finance; Fall 1999; 23, 3; ProQuest Central.

4. Adrangi, Bahram;Chatrath, Arjun;Shank, Todd M, 199, Inflation,

output and stock prices: Evidence from Latin America, Managerial and

Decision Economics; Mar 1999; 20, 2; ProQuest Central.

5. Adrangi, Bahram;Chatrath, Arjun;Raffiee, Kambiz, 1999, Inflation,

output, and stock prices: Evidence from two major emerging markets,

Journal of Economics and Finance; Fall 1999; 23, 3; ProQuest Central.

6. Ahmet Ozcan, 2012, The Relationship Between Macroeconomic

Variables and ISE Industry Index, International Journal of Economics

and Financial Issues.

7. Aima khan, Hira Ahmad, Zaheer Abbas, 2011, impact of macro-

economic factors on stock prices, interdisciplinary journal of

contemporary research in business.

8. Amir Hussaina and Muhammad Junaid Khan, 2011, Impact of

Inflation and Interest Rate on Stock Return, Journal of Humanities &

Social Sciences.

, 2007, Can macroeconomic 9. Andreas Humpe, Peter Macmillan

variables explain long term stock market movements? A comparison of

the US and Japan.

10. Anokye M. Adam, George Tweneboah, 2007, Macroeconomic Factors

and Stock Market Movement: Evidence from Ghana, SSRN.

11. Aggarwal, R. 1981. Exchange rate and stock prices. A Study of US

Capital Markets Under Floating Exchange Rates, Akron Business and

Economic Review 12(2), 7-12.

12. Ahmed Alhayky and Ndambendia Houdou, 2009, Stock Prices and

Exchange Rates:Empirical Evidence fromKuwait’s Financial Markets,

Shanghai University of Finance and Economics.

13. Asmy, Mohamed; Rohilina, Wisam; Hassama, Aris and Fouad, Md.

Effects of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Malaysia: An

Approach of Error Correction Model, MPRA Paper No. 20970, (2009).

14. Asprem, M., 1989. Stock prices, asset portfolios and macroeconomic

variables in ten European countries. Journal of Banking and Finance

13 (4/5), 589–612.

15. Banerjee P.K, Adhikary B.K (2009). Dynamic Effects of Interest Rate

and Exchange Rate Changes on Stock Market Returns in

Bangladesh[J]. Ritsumeikan Journal of Asia Pacific Studies.

16. Barrows, CW, Naka, A., 1994. Use of macroeconomic variables to

evaluate selected hospitality stock returns in the US. International

Journal of Hospitality Management 13 (2), 119–128.

17. Bahram Adrangi, Arjun Chatrath và Todd M.Shank (1999), inflation,

output and stock prices: Evidence from Latin America, Proquest

Central.

18. Bahram Adrangi, 1999, Inflation, Output, And Stock Prices:Evidence

From Brazil, The Journal of Applied Business Research.

19. Bilson, CM, Brailsford, TJ, & Hooper, VJ 2001. Selecting

macroeconomic variables as explanatory factors of emerging stock

market returns. Pacific-Basin Finance Journal, 9(4), 401–426.

20. Biniv Maskay,2006, Analyzing the Effect of Change in Money Supply

on Stock Prices, The Park Place Economist, Volume XV.

21. Bulmash, SB, Trivoli, GW, 1991. Time-lagged interactions between

stock prices and selected economic variables. Journal of Portfolio

Management 17 (4), 61–67.

22. Booth, JR, Booth, LC, 1997. Economic factors, monetary policy and

expected returns on stocks and bonds. Economic Review—Federal

Reserve Bank of San Francisco 2, 32–42.

23. Carsten Tanggaard, 2002, The relation between asset returns and

inflation at short and long horizons Tom Engsted, SSRN.

24. Chatrath, A., Ramchander, S., & Song, F. 1997. Stock prices, inflation

and output: Evidence from India. Applied Financial Economics, 7,

439–445.

25. Charles K.D. Adjasi, Nicholas B. Biekpe, Kofi A. Osei (2011) Stock

prices and exchange rate dynamics in selected African countries: a

bivariate analysis, www.emeraldinsight.com/2040-0705.htm

26. Charles Adjasi, Simon K. Harvey, Daniel Agyapong, 2008 , effect of

exchange rate volatility on the ghana stock exchange, African Journal

of Accounting, Economics, Finance and Banking Research Vol. 3. No.

3. 2008.

27. Chen, MH, Kim, WG, Kim, HJ, 2005. The impact of macroeconomic

and non-macroeconomic forces on hotel stock returns. Hospitality

Management 24 (2005) 243-258.

28. Chen, N., Roll, R., Ross, SA, 1986. Economic forces and the stock

market. Journal of Business 59 (3), 383–403.

29. Cheung, Y-W. and Lai, K, 1993, A fractional cointegration analysis of

purchasing power parity, Journal of Business & Economic Statistics,

11, 103 -112.

30. Christopher Gan, Minsoo Lee, Hua Hwa Au Yong (2006), Jun Zhang,

Macroeconomic Variables And Stock Market Interactions: New

Zealand Evidence, Investment Management and Financial Innovations,

Volume 3, Issue 4, (2006).

31. Crosby, M. 2000. Stock returns and inflation. Australian Economic

Papers. 40, 156-165.

32. David S.John (1980), expected inflation and equity prices: a structural

econometric approach, nber working paper series.

33. Drama Bedi Guy Herve, Bouphanuvong Chanmalai,2011, The Study of

Causal Relationship between Stock Market Indices and

Macroeconomic Variables in Cote d’Ivoire: Evidence from Error-

Correction Models and Granger Causality Test, SSRN.

34. Dr. Ghazi F. Momani, Dr. Majed A. Alsharari, 2012, Impact of

Economic Factors on the Stock Prices at Amman Stock Market (1992-

2010), International Journal of Economics and Finance.

35. Emma M. Iglesias, Andre Yone Haughton, 2011, Interaction between

Monetary policy and stock prices: A comparison between the

Caribbean and the US.

36. Engsted, T., Tanggaard, C., 2002. The relation between asset returns

and inflation at short and long horizons. Journal of International

Financial Markets, Institutions & Money 12, 101–118.

37. Eita, Joel Hinaunye, 2012, Modelling Macroeconomic Determinants Of

Stock Market Prices: Evidence From Namibia, Journal of Applied

Business Research; Sep/Oct 2012; 28, 5; ProQuest Central.

38. Eugene F. Fama; Inflation, Output, and Money, 1982, Journal of

Business, 55(2), pp. 201-31.

39. Eugene F. Fama and G. William Schwert , 1977, Asset Returns and

Inflation, Journal of Financial Economics.

40. Fama, EF, French, KR, 1988. Dividend yields and expected stock

returns. Journal of Financial Economics 22 (1), 3–25.

41. Fama, EF, 1981. Stock returns, real activity, inflation and money.

American Economic Review 71 (4), 545–565.

42. FLOROS, Christos, 2003, stock returns and inflation in greece Stock

Returns and Inflation in Greece.

43. Gagan Deep Sharma, Mandeep Mahendru, impact of macro-economic

variables on stock prices in india, Global Journal of Management and

Business Research, Vol. 10, No. 7, (2010).

44. Gallagher, LA, & Taylor, MP 2002. The stock return–inflation puzzle

revisited. Economics Letters, 75, 147–156.

45. G. B. Wickremasinghe, Macroeconomic forces and stock prices: Some

empirical evidence from an emerging stock market, Working Papers

Series,University of Wollongong School of Accounting & Finance,

(2006).

46. Geske, R., & Roll, R. 1983. The monetary and fiscal linkage between

stock returns and inflation. Journal of Finance, 38, 1–33. RESS .

47. George Filis, 2009,The relationship between stock market, CPI and

industrial production in Greece and the impact of oil prices: Are any

new findings emerging from the examination of their cyclical

components, using recent data?, International Conference on Applied

Economics – ICOAE 2009.

48. Hasan, T., Samarakoon, LP, and Hasan, S., 2000. Stock prices

behaviour in a less developed market; evidence from Sri Lanka. Journal

of Applied Business Research, Vol. 16, No.02, 15-23.

49. Hasan T, Samarakoon L.P, 2009, Short-term Interest Rates and

Expected Stock Returns: Evidence from Sri Lanka, Social Science

Research Network, Social Science Electronic Publishing Inc.

50. Homa, KE, & Jaffee, DM, 1971. The supply of money and common

stock prices. Journal of Finance 26, 1045-1066.

51. J. K. M. Kuwornu, 2012, Effect of Macroeconomic Variables on the

Ghanaian Stock Market Returns: A Co-integration Analysis, Agris on-

line Papers in Economics and Informatics.

52. Johansen, S. and Juselius, K, 1990, Maximum likelihood estimation

and inference on cointegration with applications to the demand of

money, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169 – 210.

53. Joseph Magnus Frimpong, 2009, Economic Forces and the Stock

Market in a Developing Economy: Cointegration Evidence from

Ghana, European Journal of Economics, Finance and Administrative

Sciences.

54. Kaul, G. 1990. Monetary regimes and the relation between stock

returns an inflationary expectations. Journal of Financial and

Qualitative Analysis, 25, 307–321.

impact of 55. Khaled Hussainey, Le Khanh Ngoc, 2010, The

macroeconomic indicators on Vietnamese stock prices,

www.emeraldinsight.com.

56. Lala Rukh, Khursheed Ahmad, Hazrat Bilal, Sangeen Khan, Zohaib

Khan(2010), effect of discount rate, t bills and cpi on trading volume of

kse 30 and 100 indexes, Asian Journal of Business and Management

Sciences.

57. Lena Shiblee, The Impact of Inflation, GDP, Unemployment, and

Money Supply on Stock Prices, Working Paper Series, (2009).

58. L.M.C.S. Menike, The Effect of Macroeconomic Variables on Stock

Prices in Emerging Sri Lankan Stock Market, Sabaragamuwa

University Journal, vol 6, (2006).

59. Lumir Kulhanek(2011) money, stock prices and economic activity in

selected european countries, Journal of Advanced Studies in Finance.

60. Mandeep Mahendru, 2008, impact of macro-economic variables on

stock prices in india, Investment Management and Financial

Innovations.

61. Md. Mohiuddin, Md. Didarul Alam and Abdullah Ibneyy Shahid, An

Empirical Study of the Relationship between Macroeconomic Variables

and Stock Price: A Study on Dhaka, (2008).

62. -Mofleh ali Mofleh Alshogeathri, 2011, macroeconomic determinants

of the stock market movements: empirical evidence from the saudi

stock market, kansas state university.

63. Muzafar Shah Habibullah(1998) Money, output and stock prices in

Malaysia: Further evidence, Borneo Review; Dec 1998; 9, 2; ProQuest

Central.

64. Muhammad Akbar, Shahid Ali and Muhammad Faisal Khan, 2012, The

relationship of stock prices and macroeconomic variables revisited:

Evidence from Karachi stock exchange, African Journal of Business

Management.

65. Nawaz Ahmad and Dr. Fazal Husain, 2007, The Relation between

Stock Prices and Money Supply in Pakistan: AnInvestigation,Journal of

Independent Studies and Researh.

66. Noel Dilrukshan Richards & John Simpson(2009), The Interaction

between Exchange Rates and Stock Prices:An Australian Context,

International Journal of Economics and Finance.

67. Omran, M., & Pointon, J. 2001. Does the inflation rate affect the

performance of the stock market? The case of Egypt. Emerging

Markets Review, 2, 263–279.

68. Paritosh Kumar , 2010, Is Indian stock market related with exchange

rate and inflation? An empirical test using time series, SSRN.

69. Peter Young , 2006, industrial production and stock returns, Simon

fraser university library.

70. Premawardhana, V., 1997. The relationship between stock returns and

interest rates in Sri Lanka. Sri Lankan Journal of Management 3, 251 -

263.

71. Phylaktis K and Ravazzolo F, 2000, “Stock Prices and Exchange Rate

Dynamics”, Paper Presented at the EFMA 2000 Meeting in Athens,

May.

72. Qurat-Ul-Ain Zafar, Mahira Rafique, Dr. Zaheer Abbas (2011) money

supply & stock market prices: a study on karachi stock exchange,

ijcrb.webs.com.

73. Raman K. Agrawalla and S. K. Tuteja, 2008, Share Prices and

MacroeconomicVariables in India, Journal of Management Research.

74. R. Ratneswary V. Rasiah, 2010, macroeconomic activity and the

malaysian stock market: empirical evidence of dynamic relations, The

International Journal of Business and Finance Research.

75. Samarakoon, LP, 1996b. Stock market returns and inflation: Sri Lankan

Evidence. Sri Lankan Journal of Management 1, 293 - 311.

76. Shahid Ahmed, Aggregate Economic Variables and Stock Markets in

India, 2008, International Research Journal of Finance and Economics,

ISSN 1450-2887 Issue 14.

77. Sara Alatiqi and Shokoofeh Fazel, 2008, can money supply predict

stock prices?, journal for economic educators.

78. Semra KARACAER, Ayhan KAPUSUZOGLU,2010, Investigating

Causal Relations among Stock Market and Macroeconomic Variables:

Evidence from Turkey, International Journal of Economic Perspectives.

79. Seyed Mehdi Hosseini, Zamri Ahmad, Yew Wah Lai, 2011, The Role

of Macroeconomic Variables on Stock Market Index in China and

India, International Journal of Economics and Finance

80. Shehu Usman Rano Aliyu (2009) Stock Prices and Exchange Rate

Interactions in Nigeria: A Maiden Intra-Global Financial Crisis

Investigation.

81. Solnik, B., Solnik, V., 1997. A multi-country test of the fisher model

for stock returns. Journal of International Financial Markets,

Institutions & Money 7, 289–301.

82. Steven A. Sharpe, 1999, Stock Prices, Expected Return, and Iflation,

SSRN.

83. Federal Reserve Board - Research & Statistics, 1999, FEDS Working

Paper No. 99-2.

84. Suliaman D. Mohammad, Adnan Hussain, Adnan Ali (2009), Impact of

Macroeconomics Variables on Stock Prices: Emperical Evidance in

Case of KSE (Karachi Stock Exchange), European Journal of Scientific

Research, ISSN 1450-216X Vol.38 No.1), pp.96-103, (2009.

85. T Sampath, 2011, Macroeconomic Variables and Stock Prices in India:

An Empirical Analysis, ProQuest Central.

86. Wan Mansor Wan Mahmood, Nazihah Mohd Dinniah (2009) Stock

Returns and macroeconomics Variables: Evidence from the Six Asian-

Pacific Countries, International Research Journal of Finance and

Economics, ISSN 1450-2887 Issue 30 (2009).

87. Yutaka Kurihara, 2006, The Relationship between Exchange Rate and

the Quantitative Easing Policy in Japan, 88. Stock Prices during

international journal of business.

89. Zhao, X. 1999. Stock prices, inflation and output: Evidence from

China. Applied Economics Letters, 6, 509–511.

90. Zhang Chutang, Emil Sudath Kumara , 2010, Impact of Short-Term

Interest Rates on Stock Prices: Evidence from Sri Lanka, Proceedings

of the 7th International Conference on Innovation & Management.

PHỤ LỤC 1: KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG

1/-VNI a/- Augmented Dickey-Fuller test statistic Null Hypothesis: L_VNI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.938610 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_VNI) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:41 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.034598 0.398116 0.204536

Variable L_VNI(-1) D(L_VNI(-1)) C

0.017847 0.081401 0.105282

-1.938610 4.890769 1.942748

Prob.* 0.3138 Prob. 0.0548 0.0000 0.0543

0.002549 0.117545 -1.591959 -1.525785 -1.565071 1.888185

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.170056 Mean dependent var 0.156986 S.D. dependent var 0.107925 Akaike info criterion 1.479263 Schwarz criterion 106.4774 Hannan-Quinn criter. 13.01119 Durbin-Watson stat 0.000007

Null Hypothesis: D(L_VNI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -7.549060 -3.481217 -2.883753 -2.578694

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0000

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_VNI,2) Method: Least Squares

Date: 10/21/12 Time: 18:42 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.617888 0.001263

Variable D(L_VNI(-1)) C

0.081850 0.009571

-7.549060 0.131949

Prob. 0.0000 0.8952

-0.000816 0.130625 -1.578181 -1.534065 -1.560255 1.875176

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.308064 Mean dependent var 0.302659 S.D. dependent var 0.109081 Akaike info criterion 1.523038 Schwarz criterion 104.5818 Hannan-Quinn criter. 56.98831 Durbin-Watson stat 0.000000

b/- Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: L_VNI has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -1.625045 -3.480818 -2.883579 -2.578601

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_VNI) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:43 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.025889 0.154805

Prob.* 0.4670 0.013420 0.020514 Prob. 0.1792 0.1733

Variable L_VNI(-1) C

0.019169 0.113063

-1.350537 1.369190

0.002732 0.117111 -1.442565 -1.398669 -1.424728 1.220404

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic

0.013942 Mean dependent var 0.006298 S.D. dependent var 0.116741 Akaike info criterion 1.758077 Schwarz criterion 96.48804 Hannan-Quinn criter. 1.823951 Durbin-Watson stat

Prob(F-statistic)

0.179208

Null Hypothesis: D(L_VNI) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -7.328632 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_VNI,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:44 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.617888 0.001263

Prob.* 0.0000 0.011716 0.009954 Prob. 0.0000 0.8952

Variable D(L_VNI(-1)) C

0.081850 0.009571

-7.549060 0.131949

-0.000816 0.130625 -1.578181 -1.534065 -1.560255 1.875176

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.308064 Mean dependent var 0.302659 S.D. dependent var 0.109081 Akaike info criterion 1.523038 Schwarz criterion 104.5818 Hannan-Quinn criter. 56.98831 Durbin-Watson stat 0.000000

2/-CPI

a/- Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: L_CPI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level

t-Statistic 1.647264 -3.481217

Prob.* 0.9996

5% level 10% level

-2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_CPI) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:51 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.003961 0.519448 -0.015282

1.647264 6.726316 -1.358783

Variable L_CPI(-1) D(L_CPI(-1)) C

0.002404 0.077226 0.011247

Prob. 0.1020 0.0000 0.1766

0.007296 0.009143 -6.916004 -6.849830 -6.889115 2.119131

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.331570 Mean dependent var 0.321043 S.D. dependent var 0.007534 Akaike info criterion 0.007208 Schwarz criterion 452.5403 Hannan-Quinn criter. 31.49871 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: D(L_CPI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -5.983366 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_CPI,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:52 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.436864 0.003192

Variable D(L_CPI(-1)) C

0.073013 0.000852

-5.983366 3.747322

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0003

R-squared Adjusted R-squared

0.218562 Mean dependent var 0.212457 S.D. dependent var

8.38E-06 0.008546

-6.910248 -6.866132 -6.892322 2.166380

S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.007584 Akaike info criterion 0.007362 Schwarz criterion 451.1661 Hannan-Quinn criter. 35.80067 Durbin-Watson stat 0.000000

b/- Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: L_CPI has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 7 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat 2.007964 -3.480818 -2.883579 -2.578601

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_CPI) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:52 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.009506 -0.037808

3.663929 -3.067042

Variable L_CPI(-1) C

0.002595 0.012327

Prob.* 0.9999 7.46E-05 0.000209 Prob. 0.0004 0.0026

0.007272 0.009112 -6.634558 -6.590662 -6.616721 0.973024

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.094256 Mean dependent var 0.087235 S.D. dependent var 0.008706 Akaike info criterion 0.009777 Schwarz criterion 436.5636 Hannan-Quinn criter. 13.42437 Durbin-Watson stat 0.000361

Null Hypothesis: D(L_CPI) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)

Adj. t-Stat

Prob.*

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-6.055772 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_CPI,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:52 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.436864 0.003192

Variable D(L_CPI(-1)) C

0.073013 0.000852

-5.983366 3.747322

0.0000 5.66E-05 5.90E-05 Prob. 0.0000 0.0003

8.38E-06 0.008546 -6.910248 -6.866132 -6.892322 2.166380

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.218562 Mean dependent var 0.212457 S.D. dependent var 0.007584 Akaike info criterion 0.007362 Schwarz criterion 451.1661 Hannan-Quinn criter. 35.80067 Durbin-Watson stat 0.000000

3/-IP

a/- Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: L_IP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -0.352577 -3.481623 -2.883930 -2.578788

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.9125

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_IP) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:55

Sample (adjusted): 2001M04 2011M12 Included observations: 129 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.009351 -0.813143 -0.353159 0.127119

0.026521 0.085903 0.084116 0.280445

-0.352577 -9.465807 -4.198481 0.453274

Variable L_IP(-1) D(L_IP(-1)) D(L_IP(-2)) C

Prob. 0.7250 0.0000 0.0001 0.6511

0.013145 0.178349 -1.147421 -1.058745 -1.111390 2.104851

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.446506 Mean dependent var 0.433222 S.D. dependent var 0.134269 Akaike info criterion 2.253532 Schwarz criterion 78.00865 Hannan-Quinn criter. 33.61265 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: D(L_IP) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -14.59081 -3.481623 -2.883930 -2.578788

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_IP,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:56 Sample (adjusted): 2001M04 2011M12 Included observations: 129 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-2.176720 0.356560 0.028330

0.149184 0.083270 0.011937

-14.59081 4.281962 2.373311

Variable D(L_IP(-1)) D(L_IP(-1),2) C

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0000 0.0191

0.000255 0.319459 -1.161931 -1.095423 -1.134908 2.108446

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.827314 Mean dependent var 0.824573 S.D. dependent var 0.133802 Akaike info criterion 2.255774 Schwarz criterion 77.94453 Hannan-Quinn criter. 301.8250 Durbin-Watson stat 0.000000

b/- Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: L_IP has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 9 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.235580 -3.480818 -2.883579 -2.578601

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_IP) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:56 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.067510 0.726860

0.032838 0.347347

-2.055813 2.092605

Variable L_IP(-1) C

Prob.* 0.6577 0.030107 0.012206 Prob. 0.0418 0.0383

0.013470 0.177009 -0.634595 -0.590699 -0.616759 3.093627

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.031723 Mean dependent var 0.024217 S.D. dependent var 0.174853 Akaike info criterion 3.943980 Schwarz criterion 43.56600 Hannan-Quinn criter. 4.226369 Durbin-Watson stat 0.041818

Null Hypothesis: D(L_IP) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 129 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -105.5232 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0001

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_IP,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:56 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.604244 0.021136

0.070420 0.012498

-22.78122 1.691157

Variable D(L_IP(-1)) C

0.019882 0.000603 Prob. 0.0000 0.0932

-6.16E-05 0.318239 -1.049275 -1.005159 -1.031349 2.429522

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.802159 Mean dependent var 0.800613 S.D. dependent var 0.142102 Akaike info criterion 2.584710 Schwarz criterion 70.20286 Hannan-Quinn criter. 518.9841 Durbin-Watson stat 0.000000

4/-ER

a/- Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: L_ER has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic 1.034435 -3.480818 -2.883579 -2.578601

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_ER) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:58 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable L_ER(-1)

0.011338

0.010960

1.034435

Prob.* 0.9968 Prob. 0.3029

-0.107305

-1.008625

0.106387

0.3150

0.002741 0.011268 -6.119165 -6.075269 -6.101328 2.312799

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.008227 Mean dependent var 0.000539 S.D. dependent var 0.011265 Akaike info criterion 0.016369 Schwarz criterion 402.8053 Hannan-Quinn criter. 1.070055 Durbin-Watson stat 0.302868

Null Hypothesis: D(L_ER) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -12.94761 -3.481217 -2.883753 -2.578694

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_ER,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:59 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.134199 0.003120

0.087599 0.001016

-12.94761 3.071011

Variable D(L_ER(-1)) C

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0026

-8.47E-06 0.017034 -6.121258 -6.077142 -6.103332 2.009719

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.567042 Mean dependent var 0.563660 S.D. dependent var 0.011252 Akaike info criterion 0.016206 Schwarz criterion 399.8818 Hannan-Quinn criter. 167.6407 Durbin-Watson stat 0.000000

b/- Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: L_ER has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 10 (Newey-West using Bartlett kernel)

Adj. t-Stat

Prob.*

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

1.959261 -3.480818 -2.883579 -2.578601

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_ER) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:58 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

0.011338 -0.107305

1.034435 -1.008625

Variable L_ER(-1) C

0.010960 0.106387

0.9999 0.000125 6.28E-05 Prob. 0.3029 0.3150

0.002741 0.011268 -6.119165 -6.075269 -6.101328 2.312799

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.008227 Mean dependent var 0.000539 S.D. dependent var 0.011265 Akaike info criterion 0.016369 Schwarz criterion 402.8053 Hannan-Quinn criter. 1.070055 Durbin-Watson stat 0.302868

Null Hypothesis: D(L_ER) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -13.00336 -3.481217 -2.883753 -2.578694

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.0000 0.000125 0.000117

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_ER,2)

Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:59 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.134199 0.003120

Variable D(L_ER(-1)) C

0.087599 0.001016

-12.94761 3.071011

Prob. 0.0000 0.0026

-8.47E-06 0.017034 -6.121258 -6.077142 -6.103332 2.009719

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.567042 Mean dependent var 0.563660 S.D. dependent var 0.011252 Akaike info criterion 0.016206 Schwarz criterion 399.8818 Hannan-Quinn criter. 167.6407 Durbin-Watson stat 0.000000

5/-M2

a/- Augmented Dickey-Fuller test statistic

Null Hypothesis: L_M2 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

t-Statistic -0.415234 -3.480818 -2.883579 -2.578601

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_M2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:55 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.000758 0.029674

Variable L_M2(-1) C

0.001826 0.024743

-0.415234 1.199300

Prob.* 0.9021 Prob. 0.6787 0.2326

0.019419 0.017039 -5.285051 -5.241155 -5.267214 1.627257

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.001335 Mean dependent var -0.006407 S.D. dependent var 0.017094 Akaike info criterion 0.037694 Schwarz criterion 348.1708 Hannan-Quinn criter. 0.172419 Durbin-Watson stat 0.678661

Null Hypothesis: D(L_M2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -9.386815 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_M2,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:55 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.818420 0.015961

Variable D(L_M2(-1)) C

0.087188 0.002257

-9.386815 7.070719

Prob.* 0.0000 Prob. 0.0000 0.0000

-5.38E-05 0.021814 -5.313273 -5.269157 -5.295347 2.001593

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.407715 Mean dependent var 0.403088 S.D. dependent var 0.016853 Akaike info criterion 0.036356 Schwarz criterion 347.3627 Hannan-Quinn criter. 88.11230 Durbin-Watson stat 0.000000

b/- Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: L_M2 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 5 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -0.385595 -3.480818 -2.883579 -2.578601

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.9072 0.000288 0.000449

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_M2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:56 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.000758 0.029674

Variable L_M2(-1) C

0.001826 0.024743

-0.415234 1.199300

Prob. 0.6787 0.2326

0.019419 0.017039 -5.285051 -5.241155 -5.267214 1.627257

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.001335 Mean dependent var -0.006407 S.D. dependent var 0.017094 Akaike info criterion 0.037694 Schwarz criterion 348.1708 Hannan-Quinn criter. 0.172419 Durbin-Watson stat 0.678661

Null Hypothesis: D(L_M2) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -9.534462 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(L_M2,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 18:56 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.818420 0.015961

Variable D(L_M2(-1)) C

0.087188 0.002257

-9.386815 7.070719

Prob.* 0.0000 0.000280 0.000320 Prob. 0.0000 0.0000

R-squared Adjusted R-squared

0.407715 Mean dependent var 0.403088 S.D. dependent var

-5.38E-05 0.021814

-5.313273 -5.269157 -5.295347 2.001593

S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.016853 Akaike info criterion 0.036356 Schwarz criterion 347.3627 Hannan-Quinn criter. 88.11230 Durbin-Watson stat 0.000000

6/-TBR

a/- Augmented Dickey-Fuller test statistic Null Hypothesis: TBR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -1.919766 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(TBR) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:00 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.036300 0.408398 0.297390

Prob.* 0.3224 Prob. 0.0571 0.0000 0.0528

Variable TBR(-1) D(TBR(-1)) C

0.018909 0.081666 0.152144

-1.919766 5.000810 1.954666

0.044615 0.698484 1.968935 2.035109 1.995824 1.998168

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.172783 Mean dependent var 0.159756 S.D. dependent var 0.640264 Akaike info criterion 52.06216 Schwarz criterion -124.9808 Hannan-Quinn criter. 13.26342 Durbin-Watson stat 0.000006

Null Hypothesis: D(TBR) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=12)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

t-Statistic -7.508909 -3.481217 -2.883753 -2.578694

Prob.* 0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(TBR,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:00 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.613533 0.026035

Variable D(TBR(-1)) C

0.081707 0.056877

-7.508909 0.457748

Prob. 0.0000 0.6479

-0.003462 0.773454 1.982157 2.026273 2.000083 1.970755

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.305796 Mean dependent var 0.300372 S.D. dependent var 0.646946 Akaike info criterion 53.57299 Schwarz criterion -126.8402 Hannan-Quinn criter. 56.38372 Durbin-Watson stat 0.000000

b/- Phillips-Perron test statistic

Null Hypothesis: TBR has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -1.129164 -3.480818 -2.883579 -2.578601

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(TBR) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:00 Sample (adjusted): 2001M02 2011M12 Included observations: 131 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.* 0.7030 0.475744 0.475744 Prob. 0.2609 0.1895

Variable TBR(-1) C

-0.022907 0.215814

0.020287 0.163605

-1.129164 1.319113

0.044275 0.695803 2.125537 2.169433 2.143374 1.210528

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.009787 Mean dependent var 0.002111 S.D. dependent var 0.695069 Akaike info criterion 62.32252 Schwarz criterion -137.2227 Hannan-Quinn criter. 1.275011 Durbin-Watson stat 0.260924

Null Hypothesis: D(TBR) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 10 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -7.257834 -3.481217 -2.883753 -2.578694

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(TBR,2) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:00 Sample (adjusted): 2001M03 2011M12 Included observations: 130 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.613533 0.026035

Variable D(TBR(-1)) C

0.081707 0.056877

-7.508909 0.457748

Prob.* 0.0000 0.412100 0.341782 Prob. 0.0000 0.6479

-0.003462 0.773454 1.982157 2.026273 2.000083 1.970755

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.305796 Mean dependent var 0.300372 S.D. dependent var 0.646946 Akaike info criterion 53.57299 Schwarz criterion -126.8402 Hannan-Quinn criter. 56.38372 Durbin-Watson stat 0.000000

PHỤ LỤC 2: XÁC ĐỊNH BIẾN TRỄ TỐI ƯU

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: L_VNI L_CPI L_IP L_ER L_M2 TBR Exogenous variables: C

Date: 10/21/12 Time: 19:08 Sample: 2001M01 2011M12 Included observations: 120

LR NA 2098.356 84.49887 60.01517 39.53034 50.27834 72.83564* 42.17461 34.98515 28.70764 34.20026 44.17526 47.42378

Lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

LogL 117.2986 1231.470 1278.852 1314.505 1339.472 1373.367 1426.019 1458.883 1488.448 1514.947 1549.727 1599.737 1660.278

FPE 6.30e-09 9.90e-17 8.23e-17* 8.37e-17 1.03e-16 1.10e-16 8.79e-17 9.99e-17 1.23e-16 1.66e-16 2.04e-16 2.05e-16 1.86e-16

AIC -1.854977 -19.82450 -20.01421 -20.00842 -19.82453 -19.78945 -20.06699 -20.01471 -19.90746 -19.74912 -19.72878 -19.96228 -20.37129*

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

SC -1.715603 -18.84888* -18.20234 -17.36030 -16.34016 -15.46884 -14.91013 -14.02160 -13.07810 -12.08351 -11.22693 -10.62418 -10.19695

HQ -1.798377 -19.42829* -19.27840 -18.93300 -18.40951 -18.03483 -17.97276 -17.58088 -17.13403 -16.63608 -16.27614 -16.17003 -16.23944

PHỤ LỤC 3: KIỂM ĐỊNH ĐỒNG LIÊN KẾT

Date: 10/21/12 Time: 19:12 Sample (adjusted): 2002M02 2011M12 Included observations: 119 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: L_VNI L_CPI L_IP L_ER L_M2 TBR Lags interval (in first differences): 1 to 12

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 At most 4 At most 5

0.530827 0.446935 0.263674 0.175434 0.041329 0.008942

226.0090 135.9516 65.47024 29.04636 6.091545 1.068915

95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0000 0.0005 0.0608 0.6847 0.3012

Trace test indicates 3 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized

Max-Eigen

0.05

No. of CE(s)

Eigenvalue

Statistic

Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 At most 5

0.530827 0.446935 0.263674 0.175434 0.041329 0.008942

90.05737 70.48135 36.42387 22.95482 5.022631 1.068915

40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0000 0.0000 0.0028 0.0274 0.7390 0.3012

Max-eigenvalue test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):

L_VNI 7.137717 -4.029408 1.644971 0.288357 4.063281 0.780337

L_CPI -18.52949 -33.44037 -23.15078 70.81366 46.27698 -120.7703

L_IP 39.32947 13.56903 60.67693 2.739841 20.67191 -71.19812

L_ER 30.85575 -9.971257 -60.60898 -38.84172 -8.642354 16.62756

L_M2 -27.81118 7.863239 -26.79693 -25.07437 -26.51689 74.37266

TBR 2.541616 -1.570941 1.980139 -0.577370 -0.542335 1.527506

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR)

-0.017353 0.001273 0.013452 -0.001374 0.001179 -0.130300

0.017944 0.000393 0.013504 -0.003023 0.001325 0.090911

1.53E-05 -0.000729 -0.026639 -0.001011 0.000364 -0.066449

-0.009318 -0.000251 0.008424 -0.000959 -0.002654 0.060349

-0.006988 4.96E-05 -0.002780 6.98E-05 0.000988 0.047085

-0.0004 0.0002 -0.0031 5.25E- -0.0002 0.0040

Log likelihood

1675.761

1 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

L_IP 5.510091 (1.91061)

L_ER 4.322915 (1.57059)

L_VNI 1.000000

L_CPI -2.595996 (3.02069)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR)

-0.123862 (0.05513) 0.009085 (0.00330) 0.096018 (0.07474) -0.009806 (0.00599) 0.008412 (0.00920) -0.930042 (0.37846)

L_M2 -3.896369 (1.66107)

TBR 0.356082 (0.05454)

2 Cointegrating Equation(s):

Log likelihood

1711.002

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

L_VNI 1.000000 0.000000

L_CPI 0.000000 1.000000

L_IP 3.394806 (1.54792) -0.814826 (0.36224)

L_ER 3.882518 (1.34849) -0.169645 (0.31557)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR)

-0.196167 (0.05938) 0.007503 (0.00376) 0.041606 (0.08423) 0.002374 (0.00580) 0.003073 (0.01043) -1.296358 (0.42017)

-0.278513 (0.27698) -0.036718 (0.01753) -0.700830 (0.39285) 0.126532 (0.02704) -0.066146 (0.04867) -0.625705 (1.95977)

L_M2 -3.432952 (0.84206) 0.178512 (0.19706)

TBR 0.364133 (0.03359) 0.003101 (0.00786)

Log likelihood

1729.214

3 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

L_VNI 1.000000 0.000000 0.000000

L_CPI 0.000000 1.000000 0.000000

L_IP 0.000000 0.000000 1.000000

L_ER 10.52835 (2.03815) -1.764787 (0.54307) -1.957647 (0.47516)

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR)

-0.196142 (0.06057) 0.006304 (0.00372) -0.002214 (0.07923) 0.000711 (0.00578) 0.003672 (0.01063) -1.405664 (0.42047)

-0.278867 (0.32381) -0.019845 (0.01991) -0.084116 (0.42359) 0.149932 (0.03089) -0.074568 (0.05685) 0.912634 (2.24790)

-0.438080 (0.53302) 0.011166 (0.03277) -0.904074 (0.69726) -0.156372 (0.05085) 0.086402 (0.09358) -7.922945 (3.70025)

L_M2 -1.838365 (0.16856) -0.204223 (0.04491) -0.469714 (0.03930)

TBR 0.227985 (0.05528) 0.035779 (0.01473) 0.040105 (0.01289)

Log likelihood

1740.691

4 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

L_VNI 1.000000 0.000000

L_CPI 0.000000 1.000000

L_IP 0.000000 0.000000

L_ER 0.000000 0.000000

L_M2 -0.791496 (0.34377) -0.379701 (0.03778)

TBR 0.619172 (0.11059) -0.029792 (0.01215)

0.000000 0.000000

1.000000 0.000000

0.000000 1.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR)

-0.198828 (0.05948) 0.006232 (0.00371) 0.000215 (0.07858) 0.000435 (0.00566) 0.002906 (0.01011) -1.388262 (0.41393)

-0.938702 (0.59543) -0.037637 (0.03716) 0.512424 (0.78663) 0.082019 (0.05662) -0.262483 (0.10123) 5.186154 (4.14373)

-0.463610 (0.52349) 0.010478 (0.03267) -0.880993 (0.69159) -0.159000 (0.04978) 0.079132 (0.08900) -7.757599 (3.64310)

-0.664369 (0.05335) -0.099433 (0.03958) -0.353376 (0.56141) 0.089293 (0.03504) 1.567787 (0.74168) 0.086262 (0.05339) 0.104179 (0.09544) -3.243650 (3.90694)

-0.032633 (0.01716) -0.037156 (0.01273)

Log likelihood

1743.202

5 Cointegrating Equation(s): Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)

L_VNI 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

L_CPI 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000

L_IP 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000

L_ER 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000

Adjustment coefficients (standard error in parentheses)

D(L_VNI) D(L_CPI) D(L_IP) D(L_ER) D(L_M2) D(TBR)

-0.227222 (0.06541) 0.006433 (0.00413) -0.011080 (0.08727) 0.000718 (0.00629) 0.006920 (0.01116) -1.196944 (0.45553)

-1.262082 (0.67297) -0.035342 (0.04245) 0.383787 (0.89789) 0.085247 (0.06469) -0.216771 (0.11480) 7.365091 (4.68653)

-0.608064 (0.53787) 0.011503 (0.03393) -0.938455 (0.71764) -0.157558 (0.05170) 0.099551 (0.09175) -6.784269 (3.74573)

L_M2 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -0.292984 (0.55867) 0.088865 (0.03524) 1.591811 (0.74539) 0.085659 (0.05370) 0.095642 (0.09530) -3.650572 (3.89054)

TBR 0.472278 (0.15494) -0.100261 (0.05053) -0.155933 (0.08963) -0.055609 (0.01527) -0.185589 (0.13907) 1.042242 (0.37782) -0.007796 (0.02383) 0.308386 (0.50410) 0.063721 (0.03632) 0.008240 (0.06445) 3.357512 (2.63114)

PHỤ LỤC 4: MÔ HÌNH HỒI QUY VÉC TƠ HIỆU CHỈNH SAI SỐ (VECM)

Vector Error Correction Estimates Date: 11/10/12 Time: 07:56 Sample (adjusted): 2002M02 2011M12 Included observations: 119 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

-1.4 (0.4 [-3.2

0.9 (2.2 [ 0.3

-7.9 (3.7 [-2.0

1.7 (0.9 [ 1.8

1.6 (1.0 [ 1.5

-2.4 (0.9 [-2.5

0.8 (1.0 [ 0.8

Cointegrating Eq: L_VNI(-1) L_CPI(-1) L_IP(-1) L_ER(-1) L_M2(-1) TBR(-1) C Error Correction: CointEq1 CointEq2 CointEq3 D(L_VNI(-1)) D(L_VNI(-2)) D(L_VNI(-3)) D(L_VNI(-4)) D(L_VNI(-5))

CointEq1 1.000000 0.000000 0.000000 10.52835 (2.08501) [ 5.04954] -1.838365 (0.17244) [-10.6610] 0.227985 (0.05655) [ 4.03165] -84.85814 D(L_VNI) -0.196142 (0.06196) [-3.16558] -0.278867 (0.33125) [-0.84185] -0.438080 (0.54527) [-0.80341] 0.454548 (0.13198) [ 3.44395] 0.010859 (0.14949) [ 0.07264] -0.045939 (0.13898) [-0.33054] 0.068020 (0.14753) [ 0.46105] -0.205290 (0.14440) [-1.42167]

CointEq2 0.000000 1.000000 0.000000 -1.764787 (0.55556) [-3.17661] -0.204223 (0.04595) [-4.44479] 0.035779 (0.01507) [ 2.37460] 14.88235 D(L_CPI) 0.006304 (0.00381) [ 1.65510] -0.019845 (0.02036) [-0.97455] 0.011166 (0.03352) [ 0.33312] -0.004030 (0.00811) [-0.49665] -0.011559 (0.00919) [-1.25793] -0.007891 (0.00854) [-0.92356] 0.002878 (0.00907) [ 0.31730] -0.011221 (0.00888) [-1.26404]

CointEq3 0.000000 0.000000 1.000000 -1.957647 (0.48609) [-4.02736] -0.469714 (0.04020) [-11.6841] 0.040105 (0.01318) [ 3.04205] 14.48502 D(L_IP) -0.002214 (0.08105) [-0.02732] -0.084116 (0.43333) [-0.19412] -0.904074 (0.71329) [-1.26746] 0.165344 (0.17265) [ 0.95766] -0.010451 (0.19555) [-0.05345] 0.096515 (0.18181) [ 0.53086] 0.410418 (0.19299) [ 2.12659] 0.039537 (0.18890) [ 0.20931]

D(L_ER) 0.000711 (0.00591) [ 0.12031] 0.149932 (0.03160) [ 4.74463] -0.156372 (0.05202) [-3.00618] -0.007816 (0.01259) [-0.62079] 0.007301 (0.01426) [ 0.51197] 0.014681 (0.01326) [ 1.10730] -0.009738 (0.01407) [-0.69190] -0.004775 (0.01378) [-0.34664]

D(L_M2) 0.003672 (0.01088) [ 0.33753] -0.074568 (0.05816) [-1.28222] 0.086402 (0.09573) [ 0.90257] 0.013914 (0.02317) [ 0.60047] 0.017892 (0.02624) [ 0.68178] 0.011906 (0.02440) [ 0.48795] 0.012926 (0.02590) [ 0.49905] -0.026674 (0.02535) [-1.05218]

-0.4 (1.0 [-0.4

-1.0 (0.8 [-1.2

-1.5 (0.8 [-1.7

0.2 (0.9 [ 0.2

-0.3 (0.9 [-0.3

-1.3 (0.9 [-1.5

-0.8 (0.9 [-0.8

0.9 (0.8 [ 1.0

0.1 (12 [ 0.0

9.2 (12 [ 0.7

21. (12 [ 1.6

9.7 (14 [ 0.6

4.2 (14 [ 0.2

14. (15 [ 0.9

12. (14 [ 0.8

D(L_VNI(-6)) D(L_VNI(-7)) D(L_VNI(-8)) D(L_VNI(-9)) D(L_VNI(-10)) D(L_VNI(-11)) D(L_VNI(-12)) D(L_CPI(-1)) D(L_CPI(-2)) D(L_CPI(-3)) D(L_CPI(-4)) D(L_CPI(-5)) D(L_CPI(-6)) D(L_CPI(-7))

0.052961 (0.12825) [ 0.41295] -0.318530 (0.12695) [-2.50915] 0.036542 (0.14099) [ 0.25918] 0.186971 (0.14266) [ 1.31056] -0.242434 (0.13075) [-1.85415] 0.167305 (0.14171) [ 1.18060] -0.389306 (0.12933) [-3.01013] -1.317776 (1.85429) [-0.71066] 0.785065 (1.77784) [ 0.44158] 1.856185 (1.86749) [ 0.99395] 3.409366 (2.08854) [ 1.63242] -1.194475 (2.05047) [-0.58254] 3.039526 (2.24966) [ 1.35110] 3.951880 (2.11824) [ 1.86564]

0.010457 (0.00788) [ 1.32634] 0.009800 (0.00780) [ 1.25580] -0.005404 (0.00867) [-0.62345] -0.013433 (0.00877) [-1.53168] 0.002613 (0.00804) [ 0.32505] -0.005385 (0.00871) [-0.61816] -0.006121 (0.00795) [-0.76988] 0.243880 (0.11399) [ 2.13952] 0.141127 (0.10929) [ 1.29133] 0.176375 (0.11480) [ 1.53638] 0.001453 (0.12839) [ 0.01131] -0.018281 (0.12605) [-0.14503] -0.158367 (0.13829) [-1.14516] -0.219379 (0.13021) [-1.68476]

0.122248 (0.16777) [ 0.72867] 0.107938 (0.16606) [ 0.64998] -0.136838 (0.18444) [-0.74192] 0.006416 (0.18662) [ 0.03438] -0.059084 (0.17104) [-0.34544] 0.116584 (0.18538) [ 0.62890] -0.134731 (0.16918) [-0.79636] -1.350855 (2.42567) [-0.55690] 2.921409 (2.32565) [ 1.25617] -2.969075 (2.44293) [-1.21537] -2.339422 (2.73209) [-0.85627] 5.745085 (2.68229) [ 2.14186] 0.604838 (2.94286) [ 0.20553] -1.731141 (2.77095) [-0.62475]

-0.002639 (0.01223) [-0.21567] 0.018102 (0.01211) [ 1.49476] -0.007392 (0.01345) [-0.54962] 0.003178 (0.01361) [ 0.23354] 0.016986 (0.01247) [ 1.36176] -0.009163 (0.01352) [-0.67778] -0.001800 (0.01234) [-0.14591] -0.249955 (0.17689) [-1.41303] -0.083191 (0.16960) [-0.49051] 0.020748 (0.17815) [ 0.11646] -0.126888 (0.19924) [-0.63687] 0.107638 (0.19561) [ 0.55028] 0.001033 (0.21461) [ 0.00482] -0.018734 (0.20207) [-0.09271]

0.042311 (0.02252) [ 1.87920] -0.025873 (0.02229) [-1.16090] 0.039933 (0.02475) [ 1.61325] -0.012359 (0.02505) [-0.49343] 0.006638 (0.02295) [ 0.28916] 0.027352 (0.02488) [ 1.09938] -0.032836 (0.02271) [-1.44616] -0.243368 (0.32554) [-0.74758] -0.279013 (0.31212) [-0.89394] -0.114710 (0.32786) [-0.34988] 0.351477 (0.36666) [ 0.95858] -0.649285 (0.35998) [-1.80367] 0.075105 (0.39495) [ 0.19016] -0.012370 (0.37188) [-0.03326]

-8.7 (13 [-0.6

-22. (14 [-1.6

0.3 (13 [ 0.0

-15. (13 [-1.1

7.3 (12 [ 0.5

7.4 (3.7 [ 1.9

6.9 (3.5 [ 1.9

6.4 (3.1 [ 2.0

5.9 (2.9 [ 2.0

5.1 (2.7 [ 1.8

4.7 (2.4 [ 1.9

4.4 (2.1 [ 2.0

4.4 (2.0 [ 2.2

3.6 (1.8 [ 2.0

D(L_CPI(-8)) D(L_CPI(-9)) D(L_CPI(-10)) D(L_CPI(-11)) D(L_CPI(-12)) D(L_IP(-1)) D(L_IP(-2)) D(L_IP(-3)) D(L_IP(-4)) D(L_IP(-5)) D(L_IP(-6)) D(L_IP(-7)) D(L_IP(-8)) D(L_IP(-9)) D(L_IP(-10))

-3.207784 (1.96902) [-1.62913] -1.875703 (2.06786) [-0.90707] -1.397508 (1.93033) [-0.72397] 0.142706 (1.88898) [ 0.07555] -0.098927 (1.83098) [-0.05403] 0.568673 (0.53728) [ 1.05842] 0.643285 (0.50525) [ 1.27319] 0.687441 (0.45759) [ 1.50230] 0.756187 (0.42223) [ 1.79095] 0.651994 (0.40173) [ 1.62295] 0.402347 (0.35078) [ 1.14702] 0.225881 (0.30893) [ 0.73118] 0.326208 (0.29036) [ 1.12345] 0.437040 (0.26208) [ 1.66761] 0.386828

-0.013446 (0.12104) [-0.11109] -0.059995 (0.12712) [-0.47196] -0.115683 (0.11866) [-0.97490] -0.240274 (0.11612) [-2.06918] 0.669405 (0.11256) [ 5.94735] -0.011186 (0.03303) [-0.33868] -0.015837 (0.03106) [-0.50989] -0.026705 (0.02813) [-0.94937] -0.032533 (0.02596) [-1.25344] -0.026104 (0.02470) [-1.05703] -0.017749 (0.02156) [-0.82310] -0.013878 (0.01899) [-0.73078] -0.009882 (0.01785) [-0.55363] -0.017654 (0.01611) [-1.09578] -0.016759

-1.285237 (2.57575) [-0.49898] 1.694215 (2.70505) [ 0.62632] 0.456131 (2.52514) [ 0.18064] 4.591186 (2.47105) [ 1.85799] 1.283666 (2.39518) [ 0.53594] -0.516104 (0.70284) [-0.73431] -0.499499 (0.66094) [-0.75574] -0.661983 (0.59859) [-1.10590] -0.989810 (0.55233) [-1.79206] -0.939702 (0.52552) [-1.78813] -0.912799 (0.45886) [-1.98926] -1.165583 (0.40412) [-2.88426] -1.149867 (0.37984) [-3.02727] -0.977768 (0.34283) [-2.85204] -0.824860

-0.187470 (0.18784) [-0.99805] -0.197113 (0.19727) [-0.99923] -0.512125 (0.18415) [-2.78108] -0.180221 (0.18020) [-1.00011] -0.069984 (0.17467) [-0.40067] 0.144348 (0.05125) [ 2.81629] 0.134524 (0.04820) [ 2.79100] 0.123525 (0.04365) [ 2.82973] 0.113314 (0.04028) [ 2.81326] 0.098550 (0.03832) [ 2.57150] 0.089006 (0.03346) [ 2.65985] 0.079417 (0.02947) [ 2.69480] 0.061720 (0.02770) [ 2.22820] 0.055896 (0.02500) [ 2.23575] 0.053552

0.111848 (0.34568) [ 0.32356] 0.149386 (0.36304) [ 0.41149] 0.299615 (0.33889) [ 0.88411] 0.339247 (0.33163) [ 1.02297] -0.134412 (0.32145) [-0.41814] -0.096088 (0.09433) [-1.01869] -0.109341 (0.08870) [-1.23267] -0.117328 (0.08034) [-1.46048] -0.128318 (0.07413) [-1.73107] -0.132689 (0.07053) [-1.88135] -0.104945 (0.06158) [-1.70414] -0.117317 (0.05424) [-2.16311] -0.093399 (0.05098) [-1.83219] -0.070093 (0.04601) [-1.52342] -0.057612

2.6

(1.6 [ 1.6

1.2 (1.3 [ 0.9

0.4 (0.7 [ 0.5

-4.7 (11 [-0.3

4.9 (11 [ 0.4

-2.0 (12 [-0.1

-2.2 (12 [-0.1

-7.2 (11 [-0.6

4.1 (11 [ 0.3

1.1 (11 [ 0.0

5.5 (10 [ 0.5

12. (11 [ 1.0

17. (11 [ 1.5

13. (11 [ 1.1

D(L_IP(-11)) D(L_IP(-12)) D(L_ER(-1)) D(L_ER(-2)) D(L_ER(-3)) D(L_ER(-4)) D(L_ER(-5)) D(L_ER(-6)) D(L_ER(-7)) D(L_ER(-8)) D(L_ER(-9)) D(L_ER(-10)) D(L_ER(-11)) D(L_ER(-12))

(0.23383) [ 1.65433] 0.379647 (0.19150) [ 1.98249] 0.228969 (0.11249) [ 2.03553] 0.958686 (1.72214) [ 0.55668] 2.879060 (1.63281) [ 1.76326] 2.547277 (1.79387) [ 1.41999] 2.030142 (1.74236) [ 1.16517] 0.377883 (1.64117) [ 0.23025] 0.225886 (1.64783) [ 0.13708] 0.952834 (1.61069) [ 0.59157] 1.921306 (1.53617) [ 1.25071] 1.629559 (1.62298) [ 1.00406] 2.385377 (1.62507) [ 1.46786] 5.285419 (1.64659) [ 3.20992] 3.164768 (1.37274)

(0.01437) [-1.16592] -0.013411 (0.01177) [-1.13919] -0.005482 (0.00691) [-0.79286] -0.009739 (0.10586) [-0.09199] 0.155883 (0.10037) [ 1.55304] -0.134959 (0.11027) [-1.22385] -0.036529 (0.10711) [-0.34105] -0.127153 (0.10089) [-1.26035] 0.002059 (0.10130) [ 0.02033] -0.000807 (0.09901) [-0.00815] 0.135862 (0.09443) [ 1.43872] 0.117951 (0.09977) [ 1.18224] 0.085039 (0.09990) [ 0.85126] 0.057796 (0.10122) [ 0.57100] 0.116851 (0.08439)

(0.30588) [-2.69670] -0.579509 (0.25051) [-2.31334] -0.227692 (0.14715) [-1.54737] -1.938895 (2.25280) [-0.86066] -3.665786 (2.13594) [-1.71624] -4.103314 (2.34663) [-1.74860] -3.275086 (2.27925) [-1.43692] -0.890541 (2.14688) [-0.41481] -2.117183 (2.15559) [-0.98218] -2.869673 (2.10701) [-1.36196] -0.992492 (2.00952) [-0.49389] -0.290525 (2.12308) [-0.13684] 0.241804 (2.12582) [ 0.11375] 0.312472 (2.15397) [ 0.14507] -0.159606 (1.79574)

(0.02231) [ 2.40077] 0.035445 (0.01827) [ 1.94023] 0.008045 (0.01073) [ 0.74976] -0.300930 (0.16429) [-1.83175] -0.446384 (0.15576) [-2.86578] -0.432830 (0.17113) [-2.52927] -0.539180 (0.16621) [-3.24388] -0.398948 (0.15656) [-2.54819] -0.447947 (0.15720) [-2.84960] -0.400495 (0.15365) [-2.60648] -0.433957 (0.14654) [-2.96126] -0.307927 (0.15483) [-1.98887] -0.225300 (0.15503) [-1.45331] -0.202380 (0.15708) [-1.28841] -0.049684 (0.13095)

(0.04105) [-1.40344] -0.056415 (0.03362) [-1.67803] -0.024953 (0.01975) [-1.26357] -0.140903 (0.30234) [-0.46604] 0.142792 (0.28666) [ 0.49813] 0.269371 (0.31493) [ 0.85533] 0.234098 (0.30589) [ 0.76530] 0.336430 (0.28812) [ 1.16765] 0.418489 (0.28929) [ 1.44659] -0.228194 (0.28277) [-0.80698] 0.005078 (0.26969) [ 0.01883] 0.189662 (0.28493) [ 0.66564] -0.192570 (0.28530) [-0.67497] 0.079212 (0.28908) [ 0.27402] 0.437516 (0.24100)

6.3 (9.5

[ 0.6

6.5 (5.6 [ 1.1

-3.2 (6.4 [-0.5

0.2 (6.1 [ 0.0

-8.0 (5.8 [-1.3

2.2 (6.1 [ 0.3

2.4 (5.8 [ 0.4

-5.1 (6.0 [-0.8

-4.8 (6.3 [-0.7

-2.6 (5.9 [-0.4

8.9 (5.9 [ 1.5

2.8 (6.3 [ 0.4

0.0 (6.3 [ 0.0

0.5 (0.1 [ 3.0

D(L_M2(-1)) D(L_M2(-2)) D(L_M2(-3)) D(L_M2(-4)) D(L_M2(-5)) D(L_M2(-6)) D(L_M2(-7)) D(L_M2(-8)) D(L_M2(-9)) D(L_M2(-10)) D(L_M2(-11)) D(L_M2(-12)) D(TBR(-1)) D(TBR(-2))

[ 2.30544] 1.496278 (0.81845) [ 1.82819] -0.419367 (0.92579) [-0.45298] 0.651616 (0.87903) [ 0.74129] -0.934959 (0.84157) [-1.11096] -1.896310 (0.88947) [-2.13194] 0.632189 (0.84718) [ 0.74623] -0.624147 (0.86523) [-0.72136] -0.174787 (0.90965) [-0.19215] -1.548442 (0.85486) [-1.81133] 1.824303 (0.85234) [ 2.14034] -0.008631 (0.90840) [-0.00950] 0.684905 (0.91897) [ 0.74530] -0.010633 (0.02344) [-0.45363] 0.034652 (0.02497) [ 1.38751]

[ 1.38472] 0.152614 (0.05031) [ 3.03334] 0.037405 (0.05691) [ 0.65726] 0.066131 (0.05404) [ 1.22383] -0.047572 (0.05173) [-0.91956] 0.033974 (0.05468) [ 0.62134] 0.010709 (0.05208) [ 0.20563] 0.040095 (0.05319) [ 0.75383] 0.127247 (0.05592) [ 2.27558] 0.042602 (0.05255) [ 0.81068] 0.101453 (0.05240) [ 1.93628] 0.098621 (0.05584) [ 1.76607] 0.149034 (0.05649) [ 2.63818] 0.001540 (0.00144) [ 1.06903] -0.002851 (0.00154) [-1.85720]

[-0.08888] -1.155244 (1.07065) [-1.07902] -3.326132 (1.21106) [-2.74647] -0.746358 (1.14990) [-0.64907] 0.698913 (1.10089) [ 0.63486] -0.306161 (1.16356) [-0.26313] -1.005828 (1.10823) [-0.90760] -0.330307 (1.13184) [-0.29183] 1.263882 (1.18995) [ 1.06213] 0.897771 (1.11828) [ 0.80281] -0.863503 (1.11498) [-0.77445] -0.369979 (1.18832) [-0.31135] -0.184002 (1.20214) [-0.15306] 0.083816 (0.03066) [ 2.73352] 0.033249 (0.03267) [ 1.01771]

[-0.37940] -0.051221 (0.07808) [-0.65603] 0.161541 (0.08832) [ 1.82911] 0.014646 (0.08386) [ 0.17466] -0.010815 (0.08028) [-0.13471] -0.010378 (0.08485) [-0.12231] 0.062465 (0.08082) [ 0.77291] -0.066661 (0.08254) [-0.80762] -0.004133 (0.08678) [-0.04762] 0.004814 (0.08155) [ 0.05903] -0.052865 (0.08131) [-0.65016] 0.076124 (0.08666) [ 0.87844] 0.222761 (0.08767) [ 2.54102] -0.004374 (0.00224) [-1.95615] -0.001919 (0.00238) [-0.80545]

[ 1.81543] -0.004115 (0.14369) [-0.02864] 0.025975 (0.16253) [ 0.15982] 0.203381 (0.15432) [ 1.31789] 0.058575 (0.14775) [ 0.39645] -0.071119 (0.15616) [-0.45544] 0.066510 (0.14873) [ 0.44718] 0.025163 (0.15190) [ 0.16565] 0.220319 (0.15970) [ 1.37960] -0.193610 (0.15008) [-1.29004] 0.061483 (0.14964) [ 0.41088] -0.030029 (0.15948) [-0.18830] 0.348272 (0.16133) [ 2.15869] 0.002378 (0.00412) [ 0.57790] -0.005837 (0.00438) [-1.33139]

0.4 (0.1 [ 2.6

0.3 (0.1 [ 1.8

-0.1 (0.1 [-0.5

0.3 (0.1 [ 1.9

0.5 (0.1 [ 3.4

0.3 (0.1 [ 1.7

0.1 (0.1 [ 0.5

0.1 (0.1 [ 0.7

0.2 (0.1 [ 1.8

0.1 (0.1 [ 1.3

-0.0 (0.1 [-0.3

-1.1 (0.5 [-2.1

D(TBR(-3)) D(TBR(-4)) D(TBR(-5)) D(TBR(-6)) D(TBR(-7)) D(TBR(-8)) D(TBR(-9)) D(TBR(-10)) D(TBR(-11)) D(TBR(-12)) C

0.7 0.4 13. 0.5 2.0 -39. 1.9 3.7 0.0 0.7

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.063671 (0.02639) [ 2.41240] 0.011987 (0.02609) [ 0.45949] 0.000137 (0.02468) [ 0.00555] 0.031798 (0.02305) [ 1.37934] 0.007932 (0.02680) [ 0.29599] 0.017428 (0.02649) [ 0.65792] 0.011290 (0.02350) [ 0.48041] 0.017116 (0.02089) [ 0.81937] -0.002655 (0.02060) [-0.12889] 0.055480 (0.02435) [ 2.27877] -0.170816 (0.07872) [-2.16981] 0.792398 0.430301 0.281086 0.080851 2.188360 191.0154 -1.933031 -0.158129 0.004428 0.107118

0.003037 (0.00162) [ 1.87210] -0.000387 (0.00160) [-0.24104] 0.001461 (0.00152) [ 0.96270] -0.001200 (0.00142) [-0.84670] -0.000446 (0.00165) [-0.27060] 0.003342 (0.00163) [ 2.05219] -0.000807 (0.00144) [-0.55837] -0.001846 (0.00128) [-1.43777] 0.003698 (0.00127) [ 2.92072] -0.000824 (0.00150) [-0.55034] -0.010040 (0.00484) [-2.07471] 0.893567 0.707927 0.001062 0.004970 4.813447 522.9260 -7.511361 -5.736459 0.007892 0.009196 4.32E-18

0.011801 (0.03453) [ 0.34179] 0.054589 (0.03413) [ 1.59958] 0.037674 (0.03229) [ 1.16680] 0.055671 (0.03016) [ 1.84605] 0.022418 (0.03506) [ 0.63944] 0.032277 (0.03465) [ 0.93145] 0.031651 (0.03074) [ 1.02961] 0.029287 (0.02733) [ 1.07172] -0.027248 (0.02694) [-1.01129] 0.035796 (0.03185) [ 1.12394] 0.210423 (0.10298) [ 2.04331] 0.866944 0.634869 0.481001 0.105764 3.735618 159.0514 -1.395822 0.379080 0.013172 0.175031

-0.002126 (0.00252) [-0.84449] 0.002056 (0.00249) [ 0.82605] 0.000367 (0.00235) [ 0.15590] -0.001567 (0.00220) [-0.71269] 0.003264 (0.00256) [ 1.27650] 0.005740 (0.00253) [ 2.27153] 0.002664 (0.00224) [ 1.18827] -0.000540 (0.00199) [-0.27121] 0.005712 (0.00196) [ 2.90715] 0.000972 (0.00232) [ 0.41840] 0.005200 (0.00751) [ 0.69244] 0.705338 0.191393 0.002558 0.007713 1.372399 470.6318 -6.632467 -4.857565 0.002696 0.008577

0.001613 (0.00463) [ 0.34816] 0.003962 (0.00458) [ 0.86495] 0.002498 (0.00433) [ 0.57638] -0.001019 (0.00405) [-0.25185] -0.001550 (0.00471) [-0.32950] 0.004808 (0.00465) [ 1.03395] -0.003808 (0.00413) [-0.92311] 0.001469 (0.00367) [ 0.40054] -0.003502 (0.00362) [-0.96836] 0.002784 (0.00427) [ 0.65125] 0.015468 (0.01382) [ 1.11920] 0.763986 0.352333 0.008663 0.014194 1.855897 398.0482 -5.412575 -3.637672 0.019611 0.017637

Determinant resid covariance (dof adj.)

Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

9.63E-21 1729.214 -21.09603 -10.02624

PHỤ LỤC 5: PHÂN RÃ PHƯƠNG SAI

S.E. 0.080851 0.156522 0.214360 0.253414 0.293637 0.331597 0.363999 0.391087 0.417863 0.456651 0.497827 0.545300 0.587502 0.627619 0.668204 0.702206 0.730740 0.753939 0.774772 0.797338 0.820434 0.840370 0.862346 0.882769 0.900988 0.918142 0.932455 0.944471 0.955599 0.967497 0.978892 0.991268 1.002766 1.015906 1.029652 1.044112 1.060175 1.079014

Varian ce Decom position of L_VNI: Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

L_VNI 100.0000 89.75617 83.63268 77.80863 74.56538 72.07847 70.22406 68.29152 67.52039 67.24736 67.23237 67.24490 66.66007 65.36619 64.00918 63.17234 61.93258 60.51685 59.30182 58.09618 56.87241 55.57300 54.15363 52.90529 51.98097 51.23280 50.79756 50.50598 50.50441 50.68506 50.85682 50.88253 50.87996 50.82045 50.77261 50.77977 50.91824 51.19131

L_CPI 0.000000 0.415472 0.789457 0.947922 0.868617 1.181578 1.331143 1.159389 1.153319 1.575236 2.199284 2.491843 2.583224 2.804088 2.787118 2.597126 2.401342 2.256003 2.148104 2.079033 1.993856 1.908647 1.812653 1.729906 1.664476 1.606550 1.557694 1.520060 1.489424 1.479624 1.469639 1.438936 1.406385 1.370520 1.338023 1.310469 1.274252 1.250940

L_IP 0.000000 0.011166 0.006159 0.006885 0.054991 0.046713 0.203837 0.445328 0.403558 0.745040 1.106480 1.741550 2.362499 2.895159 3.417457 3.622060 3.742334 3.781724 4.034805 4.348876 4.930340 5.304523 5.756967 6.164220 6.486678 6.631625 6.806919 6.905921 6.902723 6.844577 6.751289 6.665927 6.593900 6.483357 6.369149 6.243139 6.154822 6.052096

L_ER 0.000000 0.638474 2.399335 4.390814 5.345496 4.859207 4.283649 3.791614 3.453590 3.036242 2.594473 2.209626 2.103236 1.917509 1.711667 1.720578 1.737193 1.755912 1.733538 1.682755 1.596536 1.521894 1.445847 1.394308 1.381104 1.401115 1.373501 1.343923 1.325571 1.299933 1.279446 1.267317 1.271917 1.272136 1.265065 1.256850 1.246760 1.215496

L_M2 0.000000 2.678977 1.876230 1.514733 1.156546 1.318669 1.768504 2.318000 2.539401 3.301819 3.449170 4.095340 4.477465 5.426554 6.464319 7.585925 8.904968 10.54412 12.03903 13.46062 14.83394 16.05224 17.41257 18.59666 19.52532 20.30099 20.86480 21.30743 21.48019 21.48843 21.35394 21.31811 21.20853 21.18298 21.20950 21.26064 21.18859 21.09171

TBR 0.000000 6.499743 11.29614 15.33102 18.00897 20.51536 22.18881 23.99415 24.92975 24.09430 23.41822 22.21674 21.81350 21.59050 21.61026 21.30197 21.28159 21.14539 20.74270 20.33253 19.77292 19.63970 19.41833 19.20962 18.96144 18.82692 18.59953 18.41669 18.29768 18.20237 18.28887 18.42718 18.63931 18.87055 19.04566 19.14913 19.21733 19.19845

1.100295 1.122763 1.146753 1.169390 1.191116 1.211833 1.230722 1.249303 1.268197 1.287992 1.307690 1.327297 1.346156 1.364992 1.382228 1.398820 1.414093 1.428150 1.440406 1.452058 1.463102 1.473554

51.66603 52.19058 52.71080 52.99297 53.17803 53.27703 53.37041 53.30250 53.24613 53.20652 53.23191 53.24090 53.31378 53.37548 53.46638 53.53908 53.61972 53.64774 53.68511 53.68598 53.67635 53.61220

1.237206 1.234149 1.220859 1.222059 1.216007 1.196950 1.172635 1.150308 1.128905 1.105462 1.081322 1.060846 1.041034 1.026326 1.009440 0.990560 0.970314 0.951324 0.935955 0.921009 0.907283 0.894460

5.950519 5.798667 5.672437 5.545978 5.442930 5.331559 5.255436 5.154123 5.053646 4.953247 4.888363 4.838923 4.806402 4.769048 4.736409 4.687046 4.647753 4.603665 4.570975 4.521085 4.473741 4.417839

1.178687 1.135019 1.098072 1.072416 1.046606 1.013070 0.994034 0.980919 0.974060 0.972404 0.976354 0.967331 0.960710 0.938060 0.914862 0.894489 0.875777 0.858634 0.846651 0.836586 0.841559 0.862551

20.82511 20.48942 20.15747 19.93018 19.79833 19.75325 19.70981 19.77294 19.85725 19.91036 19.92135 19.98705 19.97921 20.03843 20.06895 20.12930 20.17655 20.27744 20.32530 20.39894 20.44547 20.48820

19.14244 19.15217 19.14037 19.23640 19.31810 19.42814 19.49767 19.63921 19.74001 19.85200 19.90070 19.90495 19.89886 19.85266 19.80396 19.75952 19.70989 19.66120 19.63601 19.63640 19.65560 19.72476

39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Varian ce Decom position of L_CPI: Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

S.E. 0.004970 0.008465 0.011962 0.015788 0.019804 0.023720 0.027490 0.030854 0.034683 0.038671 0.042728 0.047079 0.051752 0.056971 0.063047 0.068897 0.074745 0.080192 0.084882 0.088907 0.092311 0.094977 0.097058 0.098656 0.099915 0.101035 0.102164

L_VNI 1.295452 2.573632 2.339296 3.020563 2.940644 2.553377 2.357033 1.880610 1.550194 1.321795 1.083708 0.911524 0.756076 0.624803 0.515343 0.438596 0.425339 0.457672 0.509001 0.625587 0.764888 0.869575 0.972600 1.014769 1.033532 1.030577 1.011847

L_CPI 98.70455 88.66510 79.66546 71.83002 64.27036 58.29086 51.37333 45.19587 38.12200 31.58910 26.01762 21.44668 17.77755 14.69312 11.99810 10.04756 8.536810 7.417139 6.620071 6.036635 5.603903 5.297734 5.082273 4.943932 4.821734 4.715447 4.613109

L_IP 0.000000 0.059351 2.107338 5.442546 8.687575 9.949707 10.41087 10.89563 11.31387 12.34742 13.49030 13.93514 14.51959 14.67009 15.05867 15.92760 16.53225 16.86054 17.04437 17.01355 16.90125 16.80367 16.70887 16.59005 16.42888 16.22856 16.03731

L_ER 0.000000 0.535077 4.302274 4.235113 4.086519 3.906470 4.392595 6.017518 7.655967 9.370274 11.16396 12.16564 12.77574 12.91658 13.09300 13.09602 12.91251 12.71582 12.44827 12.16754 11.86951 11.60875 11.47821 11.39373 11.32177 11.23745 11.16391

L_M2 0.000000 5.782332 10.08388 13.43746 17.73867 22.38172 27.66858 32.01308 37.30496 41.57336 45.07689 48.71614 51.79743 55.02513 57.59004 59.01180 60.32324 61.43744 62.37662 63.23408 63.99691 64.60323 64.97372 65.29713 65.65225 66.06053 66.46198

TBR 0.000000 2.384509 1.501761 2.034297 2.276228 2.917869 3.797581 3.997293 4.053018 3.798051 3.167518 2.824880 2.373619 2.070274 1.744843 1.478427 1.269851 1.111395 1.001666 0.922608 0.863541 0.817035 0.784322 0.760383 0.741837 0.727435 0.711841

0.103151 0.104166 0.105122 0.105985 0.106741 0.107421 0.107977 0.108431 0.108818 0.109209 0.109657 0.110140 0.110613 0.111137 0.111701 0.112294 0.112828 0.113307 0.113721 0.114088 0.114412 0.114731 0.115033 0.115328 0.115555 0.115772 0.115963 0.116151 0.116349 0.116591 0.116881 0.117296 0.117838

0.992927 0.974080 0.962629 0.962486 0.965566 0.979255 1.014134 1.052264 1.118878 1.222776 1.375488 1.586889 1.870684 2.193672 2.554802 2.917394 3.198568 3.379737 3.492116 3.527071 3.524449 3.505478 3.492518 3.494536 3.514711 3.554892 3.606511 3.669453 3.769427 3.923033 4.125480 4.432967 4.842171

4.528171 4.442246 4.362011 4.291315 4.230722 4.177435 4.134559 4.101121 4.074238 4.080324 4.135710 4.209819 4.299700 4.404029 4.502757 4.585315 4.627591 4.623071 4.594487 4.565495 4.554645 4.542335 4.526734 4.511547 4.496939 4.480098 4.466514 4.459200 4.451981 4.436823 4.414803 4.386510 4.363968

15.91408 15.79681 15.65599 15.51328 15.36339 15.19925 15.05284 14.92699 14.82619 14.74118 14.65625 14.55925 14.44766 14.31534 14.17203 14.02361 13.89124 13.77443 13.67502 13.59309 13.52853 13.47514 13.43089 13.38548 13.34320 13.30080 13.26521 13.24036 13.22072 13.21567 13.22179 13.25225 13.30915

11.10587 11.06059 11.00602 10.92742 10.83917 10.72768 10.61877 10.53033 10.46123 10.39685 10.32421 10.24050 10.15889 10.06366 9.964266 9.871890 9.804952 9.753374 9.709274 9.679692 9.646077 9.608114 9.568540 9.531135 9.503356 9.485071 9.476402 9.481836 9.496184 9.510933 9.511099 9.489069 9.429265

66.76066 67.04152 67.34028 67.63515 67.92075 68.20505 68.41385 68.56981 68.62495 68.57535 68.41937 68.20815 67.93468 67.64961 67.35511 67.07026 66.88800 66.83151 66.85686 66.94605 67.05003 67.17313 67.29273 67.39723 67.46057 67.48288 67.45769 67.37580 67.20976 66.95511 66.62353 66.15859 65.58244

0.698297 0.684753 0.673066 0.670348 0.680399 0.711341 0.765852 0.819485 0.894512 0.983520 1.088975 1.195396 1.288385 1.373686 1.451037 1.531527 1.589648 1.637882 1.672246 1.688606 1.696274 1.695794 1.688596 1.680071 1.681224 1.696252 1.727669 1.773353 1.851932 1.958429 2.103290 2.280609 2.473013

28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Varian ce Decom position of L_IP: Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

S.E. 0.105764 0.114556 0.124267 0.127137 0.127948 0.133896 0.135758 0.140287 0.142209 0.144801 0.147337 0.153826 0.158991 0.162280 0.168399 0.173193 0.174533

L_VNI 0.740122 0.635606 1.202770 1.365576 1.401072 1.586684 1.549769 1.455824 3.023612 3.554722 3.573834 6.575533 6.485193 8.575317 13.00044 15.98763 16.26303

L_CPI 0.559009 0.538842 1.065728 1.688601 1.724135 4.562201 4.947945 5.560908 5.757530 6.170363 5.960394 6.123417 7.049884 7.158352 6.867234 6.991054 6.905877

L_IP 98.70087 94.72685 84.19688 83.44757 83.33986 78.39531 76.90063 74.02941 72.21792 69.84582 68.45366 62.80062 62.03900 59.62608 55.41059 52.73581 52.30116

L_ER 0.000000 0.199496 1.602066 1.534399 1.519097 2.063703 2.149847 2.061216 2.168498 3.729203 3.772168 3.623390 3.399275 3.271785 3.922959 3.790325 3.742780

L_M2 0.000000 0.473867 5.320596 5.629617 5.745314 5.484504 5.361961 5.493807 5.559352 5.704963 7.201261 6.805446 6.374775 6.129452 6.607200 6.590315 6.495206

TBR 0.000000 3.425344 6.611956 6.334232 6.270525 7.907598 9.089849 11.39884 11.27308 10.99493 11.03869 14.07159 14.65187 15.23902 14.19158 13.90487 14.29195

0.177461 0.178424 0.180642 0.181872 0.183743 0.185470 0.188097 0.190351 0.192157 0.197592 0.200326 0.201074 0.202608 0.202919 0.204261 0.205045 0.207043 0.208238 0.209702 0.211041 0.211975 0.213959 0.216517 0.217296 0.219329 0.220690 0.221839 0.222994 0.224952 0.226015 0.227961 0.229179 0.230095 0.230931 0.232939 0.233647 0.236047 0.237435 0.238959 0.239802 0.241349 0.242311 0.245242

17.13526 17.60306 17.17332 17.03478 16.89320 16.63249 17.19970 18.55746 19.33540 21.53964 23.02966 23.24692 24.13393 24.09132 23.84291 23.67214 23.27247 23.00617 22.91422 22.92417 23.20690 23.95972 24.87759 25.17141 25.92369 26.18962 26.22630 26.06375 25.62087 25.39102 24.96167 24.69710 24.60270 24.56216 24.78623 24.92428 25.21174 25.44451 25.38069 25.23556 24.92740 24.91937 24.46154

7.457484 7.458738 8.049775 7.969167 7.881647 7.905050 7.823072 7.932801 8.024689 7.977128 7.906570 7.914809 7.924876 7.959274 8.146552 8.119897 7.964087 7.986415 8.166541 8.094644 8.092827 8.128616 7.971257 8.050313 7.904973 7.921861 7.847137 7.767888 7.655786 7.618502 7.884255 7.802073 7.740097 7.713321 7.582621 7.640661 7.488624 7.571329 7.483695 7.431470 7.358671 7.331041 7.616430

50.87792 50.33150 50.01816 49.34634 48.34678 47.60868 47.04228 45.94824 45.32507 42.92585 41.86363 41.55290 40.95243 40.89775 40.69019 40.82182 40.04402 39.80603 39.33091 38.91300 38.57453 37.95639 37.06738 36.80791 36.13781 35.89987 35.56570 35.83134 35.27304 35.39235 34.82649 34.87058 34.64362 34.73003 34.15174 34.02260 33.39640 33.16676 32.74604 32.95001 32.58317 32.79368 32.12828

3.784505 3.855248 3.789996 3.805036 5.183054 5.160502 5.624257 5.577451 5.632823 5.357304 5.212053 5.253864 5.201783 5.195939 5.321017 5.304452 6.654747 6.736984 7.275376 7.710680 7.826104 7.684561 7.667805 7.695869 7.601294 7.537347 7.509812 7.478583 8.184611 8.313216 8.920261 9.153083 9.485051 9.494099 9.683970 9.655221 9.552209 9.482544 9.362831 9.320062 9.395630 9.336179 9.731786

6.284696 6.264435 6.170753 6.767012 6.655552 7.598568 7.459599 7.285218 7.148988 7.545311 7.685300 7.628702 7.570694 7.682976 7.677085 7.682740 7.776424 7.921189 7.969352 7.880765 7.883728 7.858952 8.262266 8.215073 8.627513 8.789611 9.311162 9.216914 9.802990 9.727441 10.07645 10.08152 10.21976 10.15553 10.67879 10.71946 11.53528 11.65053 12.44721 12.52161 13.34732 13.32229 14.04651

14.46013 14.48701 14.79800 15.07766 15.03977 15.09471 14.85109 14.69883 14.53303 14.65477 14.30279 14.40280 14.21629 14.17274 14.32224 14.39895 14.28825 14.54321 14.34360 14.47675 14.41591 14.41176 14.15371 14.05943 13.80472 13.66169 13.53989 13.64152 13.46271 13.55747 13.33087 13.39565 13.30877 13.34487 13.11665 13.03778 12.81575 12.68434 12.57952 12.54129 12.38781 12.29743 12.01545

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Varian ce Decom position of L_ER: Period 1 2 3 4 5 6

S.E. 0.007713 0.010488 0.012085 0.013127 0.013654 0.014123

L_VNI 0.177518 0.255474 0.948424 3.947655 7.858833 8.581102

L_CPI 1.571162 0.876287 0.752813 0.784563 0.850375 0.804417

L_IP 3.769092 9.754444 13.19844 15.54439 15.67333 15.95614

L_ER 94.48223 83.48333 73.65233 64.94240 60.36301 57.65688

L_M2 0.000000 0.110857 1.172055 2.664708 3.656826 5.858307

TBR 0.000000 5.519607 10.27594 12.11628 11.59763 11.14315

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Varian ce

0.014904 0.015639 0.016528 0.017383 0.018121 0.018818 0.020259 0.021740 0.024071 0.026305 0.028037 0.029875 0.031579 0.033234 0.034937 0.036385 0.037973 0.039803 0.041737 0.043892 0.046453 0.049009 0.051683 0.054282 0.056758 0.059002 0.061340 0.063673 0.066112 0.068518 0.070992 0.073681 0.076581 0.079493 0.082507 0.085338 0.087961 0.090388 0.092646 0.094664 0.096642 0.098482 0.100346 0.102139 0.103985 0.105894 0.107877 0.109773 0.111658 0.113309 0.114700 0.115848 0.116860 0.117751

8.857438 11.37898 13.16867 13.56993 13.43513 12.83437 11.79088 11.04132 10.86673 11.14732 11.00118 10.00497 8.954511 8.086279 7.319745 6.754501 6.472229 6.718639 7.238862 8.651539 10.28959 11.76699 12.84854 13.83143 14.45946 14.59288 14.37958 14.18211 13.99301 13.92950 14.11342 14.74292 15.55928 16.75332 18.04598 19.16947 20.02000 20.76953 21.21939 21.45038 21.47008 21.47847 21.51314 21.69868 22.03505 22.67191 23.44751 24.36215 25.30079 26.14151 26.73108 27.22171 27.53331 27.71516

0.948898 0.955669 0.905048 0.823586 0.778931 0.739841 1.169712 1.483740 1.825546 1.747597 1.561648 1.386498 1.315830 1.227266 1.113675 1.028163 0.947101 0.897023 1.010688 1.183877 1.495435 1.735990 1.922814 1.924326 1.816727 1.690120 1.564166 1.470572 1.367902 1.273749 1.198209 1.152389 1.144640 1.135169 1.182961 1.243323 1.292295 1.296262 1.251969 1.199519 1.158194 1.133988 1.097812 1.059629 1.024995 0.995005 0.989086 0.989430 1.002787 1.015828 1.014403 0.997781 0.980578 0.972466

15.74771 15.46593 16.17125 18.53317 20.08050 21.55960 24.72432 27.34214 26.94879 27.20732 28.24170 28.88920 28.22127 27.58516 26.60578 26.56696 26.37745 26.56059 26.31833 25.95046 25.34233 25.09871 24.65987 24.13305 23.36122 22.69608 21.78794 21.23255 20.62044 20.10291 19.47631 18.94090 18.30782 17.86417 17.39363 17.08709 16.66689 16.23665 15.74335 15.31859 14.83895 14.41751 13.98205 13.60905 13.23823 12.92454 12.58772 12.27982 11.94724 11.67162 11.41522 11.19990 11.00790 10.85262

53.62379 50.86399 47.52693 44.07517 41.46871 39.66735 35.85206 33.27960 33.38907 34.16836 32.71108 29.89510 27.35973 25.01989 23.16027 21.75301 20.14107 18.43081 16.89953 15.47319 14.28780 13.30527 12.86748 12.72036 12.24433 11.55394 10.78881 10.02376 9.307796 8.682625 8.104770 7.534784 7.023330 6.580734 6.226966 5.933689 5.720620 5.532841 5.325005 5.102039 4.895887 4.729474 4.579560 4.443121 4.298037 4.158613 4.007443 3.870983 3.749269 3.645990 3.561382 3.491592 3.439320 3.443851

10.42593 11.58449 13.47268 14.99232 16.76214 18.11365 20.34403 21.52103 22.60255 22.06287 23.01915 26.48092 30.50294 34.24935 37.70966 39.80622 41.42251 42.42941 43.17847 43.10421 42.96509 42.44133 42.04327 41.68722 42.08958 43.02086 44.50821 45.63620 46.84524 47.81608 48.46957 48.70126 48.79864 48.37331 47.83901 47.31661 46.99860 46.75254 46.77459 46.92152 47.26912 47.56367 47.86643 48.03605 48.07658 47.80682 47.45937 46.94620 46.40872 45.92303 45.60834 45.32827 45.13333 44.93199

10.39622 9.750947 8.755422 8.005821 7.474591 7.085191 6.118988 5.332166 4.367327 3.666532 3.465231 3.343311 3.645720 3.832050 4.090862 4.091149 4.639636 4.963525 5.354129 5.636713 5.619753 5.651708 5.658018 5.703612 6.028682 6.446128 6.971301 7.454803 7.865608 8.195132 8.637718 8.927744 9.166292 9.293291 9.311452 9.249827 9.301594 9.412183 9.685697 10.00795 10.36777 10.67688 10.96101 11.15347 11.32710 11.44311 11.50887 11.55143 11.59119 11.60202 11.66957 11.76076 11.90556 12.08392

Decom position of L_M2: Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

S.E. 0.014194 0.019909 0.025399 0.031270 0.036530 0.041596 0.047045 0.051266 0.054487 0.057224 0.058966 0.060239 0.061957 0.063145 0.064269 0.065233 0.066067 0.066604 0.067093 0.067768 0.068685 0.070089 0.071755 0.073230 0.074741 0.076188 0.077619 0.079101 0.080770 0.082433 0.084497 0.086943 0.089485 0.092954 0.096670 0.100633 0.104424 0.108429 0.112454 0.116820 0.120966 0.125396 0.129967 0.134671 0.139565 0.145130 0.150761 0.156814 0.162841 0.168927 0.175069

L_VNI 0.010131 0.047930 2.882191 5.225400 5.738168 6.011750 8.218250 8.807323 9.981361 11.40346 13.12401 14.65606 15.83681 17.09396 18.22935 19.04983 19.60346 19.69518 19.50681 19.13682 18.63071 17.89260 17.08700 16.54210 16.17898 15.87556 15.88140 15.85382 15.57021 15.16068 14.85147 14.21265 13.62506 12.91234 12.29793 11.92253 11.98194 12.32274 13.24389 14.33049 15.50831 16.57803 17.53203 18.05376 18.62599 18.89066 19.11332 19.38194 19.86213 20.26336 20.98284

L_CPI 0.111170 0.337664 1.657653 3.200009 3.581145 6.352667 8.616776 11.15994 12.53819 13.99014 14.67422 14.38838 13.82886 13.70041 13.63854 13.61955 13.45163 13.53428 13.63853 14.00903 14.40963 15.66455 16.56945 16.77193 16.81883 16.98356 16.87484 16.81107 16.40011 15.97784 15.35951 14.64309 13.89334 13.12291 12.38933 11.65046 11.16552 10.88629 10.66131 10.57568 10.31214 10.05121 9.778491 9.477819 9.058325 8.655492 8.158639 7.618920 7.137686 6.749986 6.422763

L_IP 3.963443 4.431727 6.431489 7.274160 8.037568 8.050588 7.068162 7.496492 6.809533 6.195443 5.895619 5.826352 6.038669 6.245704 6.454152 6.501840 6.707042 7.160257 7.846073 8.474274 9.837925 11.06022 12.79257 14.57731 16.67869 17.83779 19.12271 19.77207 20.99887 21.96261 23.33038 24.23303 25.47135 26.14847 27.37169 28.29301 29.43789 29.63836 29.63230 28.92967 28.60788 28.12031 27.93079 27.45612 27.15888 26.45486 26.03872 25.38336 25.06817 24.47831 23.96327

L_ER 2.252868 1.271185 1.669025 3.437398 5.017378 7.390406 10.12224 9.279237 8.447889 7.836335 7.380253 7.085708 6.864267 6.608430 6.420127 6.621784 6.947874 6.979772 6.878532 6.802324 6.622221 6.438762 6.448927 6.527549 6.462948 6.717093 6.833047 7.278713 7.878142 8.490127 8.709872 8.935216 8.640015 8.239746 7.751391 7.287216 6.904327 6.605643 6.236820 5.999469 5.757409 5.504793 5.234921 5.046346 4.768195 4.491938 4.186691 3.900062 3.632004 3.400749 3.179410

L_M2 93.66239 92.97035 86.50244 80.08562 76.94291 71.40335 64.49174 60.75655 59.15995 56.79840 54.85715 53.69579 53.24725 51.99693 50.81240 49.63417 48.57224 47.79644 47.11488 46.41575 45.23968 43.70925 41.98621 40.48393 38.86479 37.54314 36.26943 35.25028 34.26604 33.58956 32.95645 33.06787 33.18133 33.94157 34.39715 34.78529 34.32480 34.02895 33.27830 32.73930 31.98907 31.51774 31.04769 31.12932 31.12323 31.72549 32.28161 32.98548 33.32664 33.81493 33.95661

TBR 0.000000 0.941146 0.857198 0.777416 0.682836 0.791238 1.482834 2.500464 3.063077 3.776224 4.068748 4.347712 4.184140 4.354560 4.445427 4.572821 4.717760 4.834062 5.015175 5.161807 5.259831 5.234612 5.115838 5.097181 4.995765 5.042851 5.018575 5.034047 4.886619 4.819194 4.792309 4.908142 5.188899 5.634976 5.792508 6.061485 6.185522 6.518012 6.947385 7.425394 7.825187 8.227920 8.476075 8.836625 9.265380 9.781554 10.22102 10.73024 10.97338 11.29267 11.49511

0.181354 0.187317 0.193434 0.199313 0.205134 0.210677 0.216271 0.221471 0.226818

21.69655 22.51920 23.26483 24.07666 24.68184 25.28220 25.66001 26.07061 26.43659

6.197841 5.969982 5.792194 5.640976 5.513539 5.394989 5.311310 5.182015 5.032414

23.22543 22.74542 22.09741 21.60037 20.99197 20.51845 19.93752 19.51076 18.98208

3.002916 2.826780 2.673864 2.530498 2.405810 2.282579 2.170114 2.071521 1.976512

34.14583 34.02745 34.02686 33.83867 33.84077 33.74447 33.88366 33.88665 34.01615

11.73144 11.91116 12.14484 12.31283 12.56608 12.77732 13.03738 13.27845 13.55625

52 53 54 55 56 57 58 59 60 Varian ce Decom position of TBR: Period 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41

S.E. 0.561272 0.772357 0.913789 1.083961 1.225069 1.448654 1.769684 2.133851 2.441952 2.644032 2.813858 2.984444 3.140039 3.272724 3.402126 3.500914 3.596756 3.685878 3.750113 3.788606 3.806940 3.822085 3.839974 3.863905 3.898559 3.939758 3.987782 4.041236 4.096375 4.149809 4.203325 4.264676 4.335339 4.409523 4.482363 4.553262 4.620167 4.678270 4.730706 4.776817 4.812146

L_VNI 20.09290 17.71929 15.46988 23.21180 30.07970 37.16744 43.96845 47.21961 46.92932 45.63530 43.85120 41.94995 39.48297 37.34959 35.66277 34.50327 33.80480 33.41077 33.17066 32.83999 32.70669 32.83124 33.10607 33.46378 33.73341 33.99007 33.99147 33.94857 34.11188 34.59191 35.35076 36.35437 37.59355 38.78272 39.98816 41.08185 41.96934 42.47555 42.75976 42.96553 43.11373

L_CPI 0.268470 0.355432 0.932704 2.612217 5.112518 7.313791 7.450397 6.547244 5.492216 4.684841 4.601849 5.040013 5.296678 5.620829 5.920830 6.087248 6.086574 6.104580 6.041191 5.925824 5.899159 5.876387 5.822158 5.752812 5.651247 5.536688 5.409380 5.268381 5.128396 5.000697 4.876498 4.739554 4.609442 4.495727 4.372755 4.249484 4.159078 4.099480 4.027748 3.950537 3.895022

L_IP 3.759957 2.057960 1.606052 2.642059 5.194411 8.000770 8.049130 7.842837 7.386527 7.396955 7.891230 8.529837 9.662512 9.735696 9.539846 9.434543 9.329264 9.612716 9.893910 10.04321 9.981541 9.912741 9.886223 9.894921 9.996168 10.08600 10.31577 10.54331 10.61002 10.54432 10.41684 10.30623 10.08246 9.797575 9.492202 9.207355 8.980841 8.896686 8.936486 8.951553 8.932713

L_ER 1.756473 2.048412 1.626686 1.188298 1.234005 0.984575 0.689694 0.474411 0.374385 0.576657 1.132066 1.501929 1.558573 1.461291 1.353058 1.301564 1.238637 1.183203 1.154685 1.208511 1.300653 1.412536 1.514515 1.630730 1.789702 2.150819 2.735739 3.417461 3.986929 4.337944 4.421200 4.376394 4.360478 4.444651 4.522208 4.575095 4.633322 4.672638 4.702137 4.776098 4.904241

L_M2 0.565191 7.807708 12.40554 17.74449 16.53194 15.69114 14.41878 13.42636 14.88328 17.07572 19.63024 21.80603 24.59220 27.30160 29.74285 31.31691 32.57566 33.14043 33.52159 33.95509 34.14044 34.02931 33.71777 33.32039 32.88212 32.38547 31.80418 31.10741 30.33502 29.56401 28.81667 27.99402 27.09675 26.20013 25.37029 24.58915 23.88740 23.30092 22.78836 22.35095 22.02679

TBR 73.55701 70.01120 67.95913 52.60113 41.84743 30.84228 25.42355 24.48953 24.93427 24.63053 22.89341 21.17224 19.40707 18.53099 17.78065 17.35646 16.96506 16.54830 16.21796 16.02738 15.97152 15.93778 15.95327 15.93737 15.94735 15.85095 15.74347 15.71488 15.82775 15.96112 16.11804 16.22944 16.25733 16.27920 16.25439 16.29707 16.37002 16.55473 16.78551 17.00533 17.12750

4.839992 4.863450 4.884547 4.903023 4.919397 4.932996 4.943074 4.951349 4.961146 4.973826 4.992008 5.015897 5.047132 5.082623 5.123288 5.165073 5.207842 5.252365 5.301199

43.26275 43.44259 43.66521 43.87408 44.11674 44.30077 44.36328 44.30478 44.15383 43.92908 43.62966 43.26585 42.78758 42.23665 41.60996 40.95512 40.28742 39.60742 38.88922

3.863800 3.839124 3.808386 3.780149 3.763930 3.801489 3.912962 4.048817 4.171819 4.285185 4.379236 4.459063 4.510755 4.508197 4.458389 4.390853 4.319106 4.246603 4.168852

8.899220 8.868813 8.830630 8.813834 8.784789 8.754572 8.737420 8.775950 8.905058 9.084928 9.297711 9.522711 9.774088 10.06156 10.38966 10.69941 10.91438 11.06365 11.19574

5.035601 5.142137 5.223113 5.249101 5.232930 5.207470 5.188692 5.172879 5.158348 5.166348 5.218425 5.303302 5.435093 5.601608 5.770768 5.931637 6.056642 6.096753 6.049359

21.77813 21.56950 21.38638 21.22728 21.08633 20.97380 20.90001 20.85625 20.83014 20.82809 20.87442 20.98917 21.22347 21.53808 21.96250 22.45914 23.09137 23.86494 24.79385

17.16050 17.13784 17.08628 17.05556 17.01528 16.96190 16.89764 16.84132 16.78080 16.70637 16.60055 16.45990 16.26901 16.05390 15.80872 15.56385 15.33108 15.12064 14.90297

42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Choles ky Orderin g: L_VNI L_CPI L_IP L_ER L_M2 TBR

PHỤ LỤC 6: KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CÁC PHẦN DƯ CỦA MÔ HÌNH VECM

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

Adj. t-Stat -10.26537 -3.486551 -2.886074 -2.579931

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Prob.* 0.0000 0.002279 0.001960

Phillips-Perron Test Equation

Dependent Variable: D(RESID01) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:27 Sample (adjusted): 2002M03 2011M12 Included observations: 118 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.951336 0.000293

0.092562 0.004433

-10.27778 0.066007

Variable RESID01(-1) C

Prob. 0.0000 0.9475

0.000389 0.066272 -3.212136 -3.165175 -3.193069 1.956593

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.476612 Mean dependent var 0.472100 S.D. dependent var 0.048151 Akaike info criterion 0.268951 Schwarz criterion 191.5160 Hannan-Quinn criter. 105.6327 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RESID02 has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 15 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -15.63861 -2.584707 -1.943563 -1.614927

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RESID02) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:28 Sample (adjusted): 2002M03 2011M12 Included observations: 118 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.103700

0.091107

-12.11437

Variable RESID02(-1)

Prob.* 0.0000 8.68E-06 2.42E-06 Prob. 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.556379 Mean dependent var 0.556379 S.D. dependent var 0.002959 Akaike info criterion 0.001024 Schwarz criterion 520.1804 Hannan-Quinn criter. 2.026012

-3.79E-05 0.004442 -8.799667 -8.776187 -8.790134

Null Hypothesis: RESID03 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 6 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -11.47274 -3.486551 -2.886074 -2.579931

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RESID03) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:29 Sample (adjusted): 2002M03 2011M12 Included observations: 118 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-1.051499 0.000631

0.092179 0.005833

-11.40718 0.108133

Prob.* 0.0000 0.003947 0.005601 Prob. 0.0000 0.9141

Variable RESID03(-1) C

0.000591 0.091903 -2.663015 -2.616054 -2.643947 1.998095

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.528693 Mean dependent var 0.524630 S.D. dependent var 0.063365 Akaike info criterion 0.465750 Schwarz criterion 159.1179 Hannan-Quinn criter. 130.1238 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RESID04 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -10.64864 -3.486551 -2.886074 -2.579931

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Prob.* 0.0000

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RESID04) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:29 Sample (adjusted): 2002M03 2011M12 Included observations: 118 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

-0.987242 -2.54E-05

0.092711 0.000422

-10.64864 -0.060099

Variable RESID04(-1) C

2.07E-05 2.07E-05 Prob. 0.0000 0.9522

-3.75E-05 0.006421 -7.914986 -7.868025 -7.895919 1.997149

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.494319 Mean dependent var 0.489959 S.D. dependent var 0.004586 Akaike info criterion 0.002439 Schwarz criterion 468.9842 Hannan-Quinn criter. 113.3935 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RESID05 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 6 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

Adj. t-Stat -10.53394 -3.486551 -2.886074 -2.579931

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RESID05) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:30 Sample (adjusted): 2002M03 2011M12 Included observations: 118 after adjustments

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Variable RESID05(-1) C

-0.979011 1.20E-05

0.092992 0.000756

-10.52796 0.015811

Prob.* 0.0000 6.63E-05 5.64E-05 Prob. 0.0000 0.9874

-3.33E-05 0.011432 -6.750017 -6.703056 -6.730950 1.992632

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.488622 Mean dependent var 0.484213 S.D. dependent var 0.008210 Akaike info criterion 0.007820 Schwarz criterion 400.2510 Hannan-Quinn criter. 110.8379 Durbin-Watson stat 0.000000

Null Hypothesis: RESID06 has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 2 (Newey-West using Bartlett kernel)

Phillips-Perron test statistic Test critical values:

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Adj. t-Stat -10.39252 -3.486551 -2.886074 -2.579931

1% level 5% level 10% level Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel)

Phillips-Perron Test Equation Dependent Variable: D(RESID06) Method: Least Squares Date: 10/21/12 Time: 19:31 Sample (adjusted): 2002M03 2011M12 Included observations: 118 after adjustments

Std. Error

t-Statistic

Coefficient

-0.969618 4.51E-05

0.093289 0.030938

-10.39366 0.001459

Variable RESID06(-1) C

0.482208 Mean dependent var 0.477744 S.D. dependent var 0.336058 Akaike info criterion 13.10047 Schwarz criterion -37.75059 Hannan-Quinn criter. 108.0281 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Prob.* 0.0000 0.111021 0.110524 Prob. 0.0000 0.9988 -0.002973 0.465021 0.673739 0.720700 0.692806 1.983781