Mối quan hệ lãi suất, giữa tỷ giá hối đoái thực và giá chứng khoán tại thị trường VN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VĂN THỊ THU THỦY MỐI LIÊN HỆ GIỮA LÃI SUẤT, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ GIÁ CHỨNG KHOÁN TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh-2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VĂN THỊ THU THỦY MỐI LIÊN HỆ GIỮA LÃI SUẤT, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ GIÁ CHỨNG KHỐN TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM Chun ngành: Tài chính-Ngân hàng Ma số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TP Hồ Chí Minh-2015 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan Luận văn thạc sĩ kinh tế “MỐI LIÊN HỆ GIỮA LÃI SUẤT, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ GIÁ CHỨNG KHOÁN TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM” là cơng trình nghiên cứu riêng Các kết nghiên cứu Luận văn là trung thực và chưa công bô cơng trình nào khác Tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm nội dung và tính trung thực Luận văn này TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm Văn Thị Thu Thủy MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH TĨM TẮT GIỚI THIỆU: 1.1 Lý chọn đề tài: 1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 1.3 Phương pháp nghiên cứu: 1.4 Nội dung nghiên cứu: 1.5 Đóng góp đề tài: 1.6 Cấu trúc bài nghiên cứu: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY: 2.1 Các nghiên cứu mơi liên kết động giá chứng khốn và tỷ giá đối: 2.2 Các nghiên cứu môi liên kết động lai suất và tỷ giá đối: 10 2.3 Các nghiên cứu môi liên kết động giá chứng khoán và lai suất: 12 2.4 Các nghiên cứu đồng chuyển động lai suất, giá chứng khoán, tỷ giá đối: 13 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: 15 3.1 Phương pháp nghiên cứu: 15 3.1.1 Biến đổi wavelet liên tục (CWT): 16 3.1.2 Biến đổi wavelet chéo (XWT): 18 3.1.3 Biến đổi wavelet coherence (WTC): 18 3.1.4 Cross wavelet phase angle: 20 3.2 Dữ liệu nghiên cứu: 22 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU: 28 4.1 Kiểm định tính dừng: 28 4.2 Kết kiểm định Granger: .30 4.3 Kết hàm phản ứng đẩy: 32 4.4 Kết phân phương sai: .33 4.5 Kết kiểm định đồng liên kết: .35 4.6 Kiểm định wavelet liên tục (Continuous wavelet transform - CWT): 36 4.7 Kiểm định Cross wavelet transform (XWT): 39 4.5.1 Xem xét môi liên kết cặp lai suất – tỷ giá REER 39 4.5.2 Xem xét môi liên kết cặp tỷ giá REER – giá chứng khốn 46 4.5.3 Xem xét mới liên kết cặp lai suất – giá chứng khoán 50 4.8 Kiểm định Wavelet cohenrence (WTC): 55 4.6.1 Xem xét môi liên kết cặp lai suất – tỷ giá REER 55 4.6.2 Xem xét môi liên kết cặp tỷ giá REER –giá chứng khoán 58 4.6.3 Xem xét môi liên kết cặp lai suất – sô giá chứng khoán 60 4.9 So sánh kết kiểm định hai mơ hình VAR và Wavelet: 63 KẾT LUẬN: 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tên đầy đủ tiếng Anh Tên đầy đủ tiếng Việt CWT Continuous Wavelet Transform Biến đổi wavelet liên tục DWT Discrete Wavelet Transform Biến đổi wavelet rời rạc FED Federal Reserve System Cục dự trữ liên bang Mỹ FT Fourier Transforms Biến đổi Fourier IFS IMF NEER International Financial Statistics International Monetary Fund Nominal Effective Exchange Rate Thơng kê tài qc tế Quỹ tiền tệ qc tế Tỷ giá đối hiệu lực danh nghĩa REER Real Effective Exchange Rate Tỷ giá hôi đối thực hiệu lực USD United State Dollar Đơ la Mỹ VAR Vector Auto-Regression Tự hồi quy Vectơ WGN White Gaussian Noise Nhiễu Gauss trắng WT Wavelet Transforms Biến đổi wavelet WTC Wavelet Coherence Biến đổi liên kết XWT Cross Wavelet Transform Biến đổi wavelet chéo DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Thông kê mô tả liệu thô 26 Bảng 3.2: Thông kê mô tả liệu sau lấy logarit 27 Bảng 4.1: Kết kiểm định tính dừng chuỗi liệu gơc 29 Bảng 4.2: Kết kiểm định tính dừng chuỗi liệu sai phân bậc .29 Bảng 4.3: Kết kiểm tra chọn độ trễ 30 Bảng 4.4: Kết kiểm định Granger 31 Bảng 4.5: Kết phân phương sai lai suất 33 Bảng 4.6: Kết phân phương sai tỷ giá đối thực hiệu lực .34 Bảng 4.7: Kết phân phương sai giá chứng khoán 35 Bảng 4.8: Kết kiểm định đồng liên kết biến 36 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 3.1a: Sóng Morlet ψ6(t) - phần thực (nét liền) và phần ảo (nét đứt) 15 Hình 3.1b: Biến đổi Fourier Sóng Morlet ψ6(t) hình 3.1a 16 Hình 3.2: Tọa độ phân bổ sớm pha – trễ pha hai biến x, y 22 Hình 3.3 Biến động NEER, REER Việt Nam từ 7/2000-12/2014 25 Hình 4.1: Kết kiểm định AR Roots 31 Hình 4.2: Quang phổ Wavelet liên tục theo liệu chuẩn hóa lai suất 37 Hình 4.3: Quang phổ Wavelet liên tục theo liệu chuẩn hóa tỷ giá đối 38 Hình 4.4: Quang phổ Wavelet liên tục theo liệu chuẩn hóa giá chứng khốn 38 Hình 4.5: Quang phổ Wavelet chéo theo liệu chuẩn hóa lai suất-tỷ giá đối 39 Hình 4.6 : Biểu đồ diễn biến lai suất chủ chôt từ đầu năm 2008 (%) .43 Hình 4.7: Quang phổ Wavelet chéo theo liệu chuẩn hóa tỷ giá đối thực hiệu lực-giá chứng khoán 46 Hình 4.8: Quang phổ Wavelet chéo theo liệu chuẩn hóa lai suất-giá chứng khoán 50 Hình 4.9 : Diễn biến lai suất huy động và cho vay VND năm 2011-2012 .54 Hình 4.9: Wavelet cohenrence theo liệu chuẩn hóa lai suất-tỷ giá đối 55 Hình 4.10: Wavelet cohenrence liệu chuẩn hóa tỷ giá đối - giá chứng khốn 58 Hình 4.11: Wavelet cohenrence theo liệu chuẩn hóa lai suất- giá chứng khốn 61 TĨM TẮT Bài nghiên cứu này thực kiểm tra đồng chuyển động chung ba biến: lai suất, tỷ giá đối thực hiệu lực và giá chứng khoán thị trường Việt Nam, khoảng thời gian từ tháng năm 2000 đến tháng 12 năm 2014 cách sử dụng sô phương pháp mô hình Wavelet liên tục gồm: cross-wavelet power, wavelet coherency, độ lệch pha Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cịn sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định nhân Granger, kiểm định đồng liên kết Johansen, hàm phản ứng đẩy, phân phương sai để đưa thêm chứng cho môi quan hệ ba biến Kết thực nghiệm bài nghiên cứu thị trường Việt Nam này cho thấy rằng: giá chứng khốn, tỷ giá, lai suất là có tồn mơi quan hệ liên kết, nhiên liên kết này tồn yếu ngắn hạn và không tồn dài hạn Các tác động theo cặp biến như: giá chứng khoán và tỷ giá đối thực hiệu lực, lai suất và giá chứng khốn, tỷ giá đối thực hiệu lực và lai suất là không giông không gian thời gian-tần sô khác Các môi liên kết thường có xu hướng thể rõ thời gian khủng hoảng Kết này là phù hợp với kết nghiên cứu gần tác giả khác đa thực sô nước giới 1 GIỚI THIỆU: 1.1 Lý chọn đề tài: Trong năm gần đây, mà thị trường tài qc tế ngày càng phát triển, việc tự hóa thị trường tài và tiến công nghệ đa làm tăng phụ thuộc lẫn thị trường chứng khoán, ngoại hôi và tiền tệ Các môi liên kết động giá chứng khốn, lai suất và tỷ giá đoái đa thu hút ý đặc biệt từ nhà nghiên cứu giới Trong đó, năm gần đây, hội nhập ngày càng tăng Việt Nam vào kinh tế giới, đặc biệt mà Việt Nam đa là thành viên thức ASEAN, APEC, WTO, TPP… đa thúc đẩy hoạt động xuất khẩu, thu hút vôn đầu tư trực tiếp nước ngoài ngày càng tăng Đến tháng 6/2015, sau 15 năm thị trường chứng khoán Việt Nam vào hoạt động và phát triển, đến đa có gần 700 công ty niêm yết với tổng giá trị vơn huy động qua thị trường chứng khốn đạt 1,7 triệu tỷ đồng, thu hút khoảng 15 tỷ USD vôn đầu tư gián tiếp nước ngoài, với 1,4 triệu tài khoản giao dịch nhà đầu tư (Thu Hương, 2015) Trước tình hình ngày càng phát triển thị trường chứng khốn, ngoại hơi, lai suất Việt Nam, bài nghiên cứu này muôn xem xét môi quan hệ tỷ giá, lai suất, giá chứng khốn có thực tồn tại thị trường Việt Nam hay khơng Nhằm góp phần vào tài liệu tham khảo cho nhà đầu tư, nhà hoạch định sách có nhìn tổng qt thị trường Việt Nam, và có phản ứng thích hợp với thị trường Việt Nam nhằm giảm thiểu rủi ro, đảm bảo ổn định kinh tế và tài Bởi vì, nghiên cứu mơi quan hệ ba thị trường chứng khốn, lai suất, ngoại là điều quan trọng, đem lại sơ lợi ích sau: Với nhà đầu tư, cấu tương quan thị trường chứng khoán, lai suất, ngoại này sử dụng để xây dựng danh mục đầu tư chiến lược Các công ty xuất nhập khẩu, tập đoàn đa quôc gia, công ty thường xuyên sử dụng nhiều ngoại tệ quản trị rủi ro thơng qua dự báo tỷ giá đối từ biến động giá chứng khoán lai suất Đơi với nhà làm sách, phân tích tôt kênh truyền dẫn Đưa hàm x(t) ϵ L2(R) (một chuỗi thời gian), biến đổi wavelet liên tục (CWT) đến wavelet ψ là hàm Wx(s,τ) thu hình chiếu x(t) L2, lên toàn gia đình { ψs,τ}: ∞ −∞ √|�| �� (�, � ) = (�, ��,� ) = ∫ � (� ) � ∗ ( �−� ) �� (9) � Wavelet biến đổi ngược phương trình (9) tính sau: � (� ) ∞ ∞ −∞ −∞ ∫ [∫ � )� = �� � (�, (�)�� ] �� �,� (10) �2 � Vì từ x (t) đến wavelet biến đổi nó, và từ biến đổi wavelet trở lại x (t), kết luận hai là đại diện thực thể toán học Nó thể thơng tin cách thức khác Nó quan trọng để quan sát lượng x (t) bảo toàn wavelet biến đổi, nghĩa rằng: ∞ ∞ −∞ −∞ ||�|| = ∫ [∫ �� ��] �� |� (�, �)| � (11) �2 Và kiểu định nghĩa khác theo Parseval nắm sau: < �, � > = với x,y ϵ L (R) �� ∞ �) �∗(�, �) �� �] ∫ [� (�, −∞ � � (12) �2 Như xem biến đổi wavelet ma trận hai chiều Vì hàm wavelet ψ(t) là hàm phức, nên biến đổi Wx là hàm phức Chuyển đổi chia thành phần thực R(Wx) và phần ảo I(Wx) nó, biên độ � {� � } |Wx|, và pha � �(�, �) = tan−1 �{�� } Pha chuỗi thời gian đưa nhìn thấy vị trí chu kỳ giả chuỗi thời gian Cho hàm wavelet giá trị thực, phần ảo là không và pha không xác định Do đó, để tách pha là điều quan trọng để sử dụng wavelet phức Cụ thể là, thuận tiện để chọn ψ(t) để phát triển nghiên cứu, nghĩa là để ψ(f) = cho f � ∞ ∫ [� (�, �� �2 ∗ � ��( �, �) �� ] � � (14) �) (15) �2 Trong st phần cịn lại bài nghiên cứu này, áp dụng thực nghiệm kinh tế, xử lý với liệu thật lai suất, tỷ giá đối thực, giá chứng khốn, sử dụng wavelet nghiên cứu và giả thiết thông sô tỷ lệ s là nắm giá trị dương Thuộc tính cục hóa (Localization properties): Để wavelet ψ chuẩn hóa || ψ|| =1 và xác định trọng tâm µt sau: � = � ∞ ∫ ��� �� | ( )| (16) −∞ Nói cách khác, trọng tâm wavelet là đơn giản phương pháp phân phôi xác xuất thu từ |ψ(t)|2 Như cách đo lường tập trung ψ quanh trọng tâm thường có độ lệch chuẩn σt: ∞ − �� = { ∫ (� − � �)2|�(�)| (17) �� }2 Một cách hoàn toàn tương tự, cách xác định trọng tâm µf và phương sai σt biến đổi Fourier ψ(f) ψ Khoảng [µt - σt, µt + σt] là tập hợp mà ψ đạt giá trị "ý nghĩa nhất" khoảng [µf – σf, µf + σf] đóng vai trị tương tự cho ψ (f) Các hình chữ nhật [µt - σt, µt + t] ì [àf f, àf + f] (t, f) – mặt phẳng gọi là hộp Heisenberg cửa sổ mặt phẳng thời gian-tần sô Và ψ cục xung quanh điểm (µt, µf) mặt phẳng thời gian-tần sô với bất định đưa σtσf Nguyên lý bất định thành lập Werner Karl Heisenberg17 bôi cảnh học lượng tử, đưa giới hạn thấp tích độ lệch chuẩn vị trí và động lực cho hệ thơng, ngụ ý là: khơng thể có hạt mà có vị trí và động lực tùy ý xác định rõ lúc Trong bài này, nguyên lý bất định Heisenberg thiết lập bất định là chặn từ bên 1/4π: (18) �� �� ≥ 4� Nó biết phương trình đạt và hàm là Gaussian (chuyển đổi và điều chế): �(�) = �������−�(�−��)2 Theo mơi quan hệ Parseval thì: Wx(s,τ) = (x (t), ψs,τ (t)) = (X (f), Ψ s,τ(f)) (19) Tại X(f) và Ψ s,τ(f) là biến đổi Fourier trương ứng x(t) và ψs,τ(t) Nếu wavelet mẹ ψ là trọng tâm µt, có phương sai σt và biến đổi wavelet Ψ (f) là trọng tâm µf, có phương sai σf, ta dễ dàng thấy wavelet ψs,τ là trọng tâm τ + sµt với phương sai sσt Trong biến đổi Fourier Ψ s,τ có trọng tâm µf/s và phương sai σf/s Do đó, phương trình biến đổi wavelet liên tục Wx(s,τ) cho thấy thông tin cục với cửa sổ thời gian tần suất: 17 Nguyên lý bất định là nguyên lý quan trọng học lượng tử, nhà Vật lý lý thuyết người Đức Werner Heisenberg phát triển Nguyên lý này phát biểu ta khơng xác định xác vị trí lẫn vận tơc (hay động lượng, xung lượng) hạt vào lúc Nếu ta biết đại lượng càng xác ta biết đại lượng càng xác ℏ Về mặt tốn học, hạn chế biểu bất đẳng thức sau: ���� ≥ Trong đó: σx là độ lệch chuẩn vị trí, σp là độ lệch chuẩn động lượng, và ħ là sô Planck rút gọn Nguồn: Heisenberg, W (1927), "Über den anschaulichen Inhalt der quantentheoretischen Kinematik und Mechanik", Zeitschrift für Physik (in German) 43 (3–4): 172–198, [� + � � �� �� − ���, � + �� + − � � , + � �� � � ] (20) � ���] × [ Đặc biệt, ψ chọn µt =0 và µf =1, cửa sổ liên quan với ψs,τ: �� � [� − ���, � + �� �] + , �� �] (21) � � ×[ − Trong trường hợp này, biến đổi wavelet Wx(s,τ) cho thông tin x(t) cho t gần thời điểm t = τ, với sσt xác, và thơng tin X(f) cho giá trị tần suất gần tần suất f = 1/s với σf /s xác Do đó: • giá trị nhỏ s tương ứng với thông tin x(t) tỷ lệ nhỏ và X(f) tỷ lệ quy mơ rộng lớn • giá trị lớn s tương ứng với thông tin tỷ lệ quy mô rộng x(t) và tỷ lệ nhỏ X(f) • diện tích cửa sổ là không đổi tỷ lệ, A = σtσf, kích thước chúng thay đổi theo tỷ lệ; cửa sổ kéo dài cho giá trị lớn s (tỷ lệ rộng s tần sô thấp f = / s) và nén cho giá trị nhỏ s (tỷ lệ nhỏ s - tần sô cao f = / s) Các Morlet wavelet: Tập trung tối đa liên kết thời gian-tần số: Có sơ kiểu hàm wavelet có sẵn với đặc tính khác nhau, chẳng hạn như, Morlet, mũ Mexico, Haar, Daubechies, vv… Kể từ hệ sô wavelet Wx(s,τ) chứa thông tin kết hợp hai hàm x(t) và wavelet phân tích ψ (t), lựa chọn wavelet là quan trọng để đưa vào giải thích, mà phụ thuộc vào ứng dụng đặc biệt mà người sử dụng muôn Trong bài nghiên cứu này chọn wavelet phức, mang lại biến đổi phức, với thông tin biên độ và pha, cần thiết cho việc nghiên cứu đồng chu kỳ kinh doanh chuỗi thời gian khác Một wavelet phổ biến sử dụng là wavelet Morlet, định nghĩa là: �2 �2 ψ� (�) = �−1/4 ( ���� - � − )� − (22) Điều kiện đưa để đảm bảo việc thực điều kiện; nhiên với η ≥ điều khoản này trở nên khơng đáng kể Các phiên đơn giản hóa phương trình thường sử dụng (và gọi là wavelet Morlet), hình và kết chương thu với lựa chọn thông thường η =6 �2 − ψ� (�) = �−1/4 ���� � (23) Wavelet này có đặc điểm sau Trước hết, là (gần như) phân tích Trong thực tế, biến đổi Fourier Morlet wavelet “chính xác” hỗ trợ (0, ∞), theo phương trình (23) có sơ giá trị (-∞, 0): −1 (2� −�)2 � � (� ) = (24) � 4√2� Tuy nhiên với η ≥ 5, sô giá trị là khơng đáng kể, cho tất mục đích thực tế, wavelet xem xét là phân tích Các wavelet phương trình (23) có trọng tâm điểm (0, η/2π) mặt phằng thời gian –tần sô; cho lựa chọn phổ biến η = 6, ta có trung tâm tần sơ: �� = ≈1 (25) 2� Và môi quan hệ tỷ lệ và tần sô đơn giản: � = �� � ≈ (26) � Nó là đơn giản để xác minh phương sai thời gian là tần sơ là và phương sai Vì vậy, bất định Heisenberg tương ứng đạt giá trị thiểu và wavelet Morlet có mức độ tập trung liên kết thời gian tần sô ưu Biến đổi liệu rời rạc hữu hạn: Nếu là chuỗi thời gian rời rạc {xn, n = 0, , N -1} N quan sát với bước thời gian σt thơng nhất, tích phân phương trình (9) đa rời rạc hóa và thay tổng kết qua bước thời gian N; CWT chuỗi thời gian {xn}: �− � � (�) � ���� ∗ ((�=− �) � √ ∑�=0 � ) �ớ� � = 0,1, … , � − (27) � Mặc dù tính tốn biến đổi wavelet sử dụng công thức cho giá trị s và m, người ta xác định tính tốn cho tất giá trị m đồng thời chập đơn giản hai chuỗi; trường hợp này, người ta thực theo quy trình và tính tốn chập này là tích đơn giản miền Fourier, cách sử dụng thuật toán biến đổi Fourier, là kỹ thuật theo quy định Torrence và Compo (1998) Cũng loại khác phép biến đổi, CWT áp dụng cho chiều dài chuỗi thời gian hữu hạn không tránh khỏi bị biến dạng biên, thực tế giá trị biến đổi đầu và cuôi chuỗi thời gian ln tính xác, ý nghĩa chúng liên quan đến "mất tích" giá trị hàng loạt mà sau nhân tạo; lựa chọn phổ biến là zero padding - phần mở rộng chuỗi thời gian sô không - periodization Trong bài nghiên cứu này, khu vực chịu tác động hiệu ứng biên gọi là ảnh hưởng hình nón Trong khu vực này mặt phẳng thời gian-tần sô kết là không đáng tin cậy và cần giải thích cách cẩn thận PHỤ LỤC H: TÌM HIỂU CHUNG VỀ LỆCH PHA (PHASE DIFFERENCES) Trong chuyển động sóng, hay chuyển động nói chung có biên độ biển đổi theo thời gian cách tuần hoàn, áp dụng biến đổi Fourier, để phân tích chuyển động này thành tổng biến đổi theo hàm điều hòa (hàm sin hay cos) Các hàm này thể sóng đơn sắc (hay tuần hoàn đơn tần), và coi là hình chiếu chuyển động trịn phương Pha sóng (pha sóng) hay chuyển động tuần hoàn nói chung, là góc chuyển động trịn này Ví dụ, xét hàm sơ sin thể sóng đơn sắc, vị trí cô định, sau đây: �(�) = sin(2��� + �) Ở t là thời gian, F là tần sô, đại lượng 2��� + � là pha hàm sóng này, φ là pha ban đầu (tại t = 0) Một hàm sóng này gọi là trễ pha/chậm pha hay sớm pha/nhanh pha (tổng quát là lệch pha) với hàm sóng pha ban đầu hàm sóng này nhỏ hay lớn (hay tổng quát là khác) hàm sóng Ví dụ, hàm sóng sau trễ pha , gọi là trễ pha chu kì, so với hàm bên � trên, vị trí:�(�) = sin (2��� − + �) = sin (2�(� − � )+ �) Do chu kì sóng cho T= 1/F Như vậy, biểu diến hàm sóng, thay đổi cách tính thời gian từ t đến t*, cụ thể là dịch chuyển gôc thời gian (chọn môc mà t* = 0), để đảm bảo biểu diễn hàm sóng, cần thay đổi pha ban đầu cách tương ứng Ngược lại, thay đổi pha mớc t*=0 cách dịch chuyển mơc tính thời gian Sự lệch pha sóng là quan trọng xét đến giao thoa sóng Hai sóng pha, có chênh lệch pha ban đầu 0, cộng hưở ng; hai sóng ngược pha, có chênh lệch pha ban đầu là π, triệt tiêu nhau.18 18 Theo Bách khoa toàn thư: https://en.wikipedia.org PHỤ LỤC I: HƯỚNG DẪN ĐỌC KẾT QUẢ BIỂU ĐỒ Để tránh tác động hiệu ứng biên, quan sát khu vực giới hạn hình chữ U đứng với viền đậm hình vẽ Các hiệu ứng biên nằm phía bên ngoài chữ U và có màu nhạt so với màu bên chữ U Trong phạm vi chữ U, xem xét đảo nhỏ đa khoanh đánh dầu viền đen đậm Màu biểu đồ chạy từ màu xanh đậm (thể cho mức sóng quang phổ yếu nhất) đến màu đỏ đậm (thể cho mức sóng quan phổ mạnh nhất) Hệ thông màu này tác giả phần mềm Crosswavelet and Wavelet Coherence Toolbox đặt dựa theo kết thí nghiệm phân tích quang phổ Thomas Young.19 Ánh sáng đơn sắc là ánh sáng có bước sóng xác định Màu ứng với bước sóng ánh sáng gọi là màu đơn sắc Mọi ánh sáng đơn sắc mà ta nhìn thấy có bước sóng chân khơng (hoặc khơng khí) khoảng từ 0,38mm (ánh sáng tím) đến 0,76mm (ánh sáng đỏ) Ngoài màu đơn sắc cịn có màu khơng đơn sắc là hỗn hợp nhiều màu đơn sắc với tỉ lệ khác Những màu quang phổ ánh sáng trắng ứng với bước sóng sau: Bảng 1: Bước sóng ánh sáng chân khơng theo Thomas Young Màu Đỏ Bước sóng 0,640¸ 0,760 l(mm) Cam Vàng Lục Lam Chàm Tím 0,590¸ 0,570¸ 0,500¸ 0,450¸ 0,430¸ 0,380¸ 0,650 0,600 0,575 0,510 0,460 0,440 Nguồn: http://360.thuvienvatly.com/ 19 Thomas Young (13/6/1773 – 10/5/1829) là nhà bác học người Anh Ơng tiếng đa góp phần cơng sức việc giải ma chữ tượng hình Ai Cp trc Jean-Franỗois Champollion phỏt trin cụng trỡnh ca Young đa có nhiều đóng góp khoa học q báu nhiều lĩnh vực thị giác, ánh sáng, học vật rắn, lượng, sinh lý học, ngôn ngữ học, hòa âm và Ai Cập học Năm 1801, ơng nêu lên thuyết sóng ánh sáng dựa giả thuyết sau: "Ether là chất loang, chứa đầy vũ trụ Khi vật phát sáng, chúng gây ether chuyển động sóng Cảm giác màu sắc khác phụ thuộc vào tần sô dao động khác mà ánh sáng gây võng mạc." Bằng thực nghiệm với giao thoa hai sóng phát từ hai lỗ nhỏ gần nhau, sau này thay hai khe hẹp (khe Young).Thí nghiệm này đa trở thành kinh điển ,bằng cách đo bề rộng vân giao thoa, lần lịch sử vật lý, nhà khoa học đa xác định bước sóng ánh sáng đỏ λđỏ = 0,7 μm, ánh sáng tím λtím = 0,42 μm và vài ánh sáng khác http://360.thuvienvatly.com/ Trục x biểu cho mức tần sô Đơn vị thực bài nghiên cứu này là tháng Theo Mok (1933) tần sơ tần sơ nhỏ mặc định tính là s0 = 2*dt, với dt là đơn vị thời gian Do bài nghiên cứu này đơn vị nhỏ trục Period là 2, và đơn vị thực theo công thức phần mềm tác giả, với đơn vị là tháng Trục y, tức là trục nằm ngang, thể môc thời gian nghiên cứu thực nghiệm Trên biểu đồ, độ lệch pha hai chuỗi định mũi tên Từ mục phân tích độ lệch pha và kết hợp mũi tên thể hình vẽ, ta quy ước cách đọc liệu sau: + Mũi tên bên phải có nghĩa biến pha + Mũi tên bên trái có nghĩa biến ngược pha + Mũi tên di chuyển lên và đầu mũi tên hướng bên phải có nghĩa là: hai biến pha, và biến thứ hai sớm pha so với biến thứ + Mũi tên di chuyển lên và đầu mũi tên hướng bên trái có nghĩa là: hai biến ngược pha, và biến thứ hai trễ pha so với biến thứ + Mũi tên di chuyển xuông và đầu mũi tên hướng bên phải có nghĩa là: hai biến ngược pha, và biến thứ hai trễ pha so với biến thứ + Mũi tên di chuyển xuông và đầu mũi tên hướng bên trái có nghĩa là: hai biến ngược pha, và biến thứ hai sớm pha so với biến thứ Ví dụ: Cho hai biến thứ tự là x và y, ta có bảng và hình đọc biểu đồ sau: Bảng 2: Chú thích cho cách đọc ký hiệu biểu đồ Hướng mũi tên Đi lên Xuông Bên phải Bên trái + x, y pha + x, y ngược pha + y sớm pha x + y trễ pha x + x, y pha + x, y ngược pha + y trễ pha x + y sớm pha x Nguồn: Tính tốn tác giả Hình 5: Chú thích cho cách đọc ký hiệu biểu đồ Nguồn: Tính tốn tác giả Cách tính độ lệch pha: Nếu hai dao động điều hịa tần sơ vectơ quay biểu diễn chúng quay với tơc độ góc Như góc hợp hai vectơ này ln khơng đổi Ta gọi góc này là độ lệch pha hai dao động này ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VĂN THỊ THU THỦY MỐI LIÊN HỆ GIỮA LÃI SUẤT, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ GIÁ CHỨNG KHOÁN TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM Chuyên... thạc sĩ kinh tế “MỐI LIÊN HỆ GIỮA LÃI SUẤT, TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI VÀ GIÁ CHỨNG KHỐN TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM” là cơng trình nghiên cứu riêng Các kết nghiên cứu Luận văn là trung thực và chưa cơng... tế (IFS)  Tỷ giá hối đoái hiệu lực thực (REER): Bài nghiên cứu áp dụng tỷ giá đối hiệu lực thực để đại diện cho biến tỷ giá đối Tỷ giá hiệu lực danh nghĩa NEER và tỷ giá hiệu lực thực REER