Phản ứng của yếu tố kinh tế vĩ mô đối với các cú sốc bên ngoài ứng dụng mô hình stre

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN PHẢN ỨNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MƠ ĐỐI VỚI CÁC CÚ SỐC BÊN NGỒI ỨNG DỤNG MƠ HÌNH STRESS – TESTING LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN PHẢN ỨNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐỐI VỚI CÁC CÚ SỐC BÊN NGỒI - ỨNG DỤNG MƠ HÌNH STRESS – TESTING Chun ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi, hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Ngọc Định Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực có nguồn gốc rõ ràng TPHCM, ngày 05 tháng 05 năm 2016 NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13 3.1 Dữ liệu lựa chọn biến 13 3.2 Phương pháp 21 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 30 4.1 Kiểm định tác động cú sốc bên ngồi lên kinh tế vĩ mơ Việt Nam 30 4.2 Kết ước lượng mơ hình BVAR 34 4.3 Kiểm tra cú sốc vĩ mơ cách sử dụng mơ hình Stress Testing: ứng dụng cho nợ hạn 40 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ 53 5.1 Kết luận kết nghiên cứu 53 5.2 Hạn chế hướng nghiên cứu 54 5.3 Hướng mở rộng 54 5.4 Một số khuyến nghị 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ADF: Phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị (Augmented Dickey Fuller) BVAR: Mô hình vector tự hồi quy theo phương pháp Bayesian (Bayesian Vector Autoregression) CPI: Chỉ số giá tiêu dùng FED: Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ FEM: Hiệu ứng tác động cố định (Fixed Effect) GDP: Tổng sản phẩm quốc nội GMM: Phương pháp ước lượng Moment tổng quát (Generalized Method of Moments) ILO: Tổ chức lao động quốc tế HNX: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE: Sàn giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh NHNN: Ngân hàng Nhà Nước NHTM: Ngân hàng thương mại SVAR: Mơ hình vector tự hồi quy cấu trúc (Structural Vector Autoregression hay Structural VAR) REM: Hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect) TCTD: Tổ chức tín dụng TTCK: Thị trường chứng khốn VAR: Mơ hình vector tự hồi quy (Vector Autoregression) VAMC: Công ty quản lý tài sản DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Mơ hình hóa Stress Testing ngân hàng Hình 3.1 Các thị trường xuất nhập lớn Việt Nam Hình 3.2 Stress Testing kiện bất ngờ có tầm ảnh hưởng lớn Hình 4.1 Lạm giai đoạn năm 2006 – năm 2015 (%) Hình 4.2 Tình hình xuất Việt Nam giai đoạn 2010 – 2015 dự báo năm 2016 Hình 4.3 Thay đổi mức lãi suất giai đoạn năm 2011 – năm 2014 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Các biến kinh tế vĩ mô xem xét lựa chọn Bảng 3.2 Các biến dùng mơ hình hồi quy Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến mơ hình Bảng 4.2 Kiểm định tính dừng bậc gốc liệu Bảng 4.3 Kiểm định độ trễ tối ưu Bảng 4.4 Kiểm định tính ổn định mơ hình Bảng 4.5 Biều đồ IRF bảng phân rã theo tác động từ cú sốc GDP_F mơ hình US theo BVAR Bảng 4.6 Biều đồ IRF bảng phân rã theo tác động từ cú sốc GDP_F mơ hình US theo VAR Bảng 4.7 Kết kiểm tra phương sai thay đổi mơ hình Bảng 4.8 Kết kiểm tra tự tương quan mơ hình Bảng 4.9 Kết hồi quy mơ hình Bảng 4.10 Dự báo lạm phát 2016 cho số nước Đông Nam Á Bảng 4.11 Kịch vĩ mơ TĨM TẮT Nền kinh tế Việt Nam vừa qua có nhiều biến động ảnh hưởng khủng hoảng tài tồn cầu 2007 – 2009 khủng hoảng nợ công châu Âu 2010 Có hai vấn đề lớn kinh tế Việt Nam Đầu tiên tăng trưởng kinh tế chậm chạp sụt giảm cầu quốc tế Vấn đề thứ hai ổn định hệ thống ngân hàng nợ xấu có khuynh hướng ngày gia tăng Bài viết ứng dụng công cụ Stress Testing - công cụ quản trị rủi ro để xem xét khả chịu đựng ngân hàng trước tác động biến nội sinh ngoại sinh Kết cho thấy, thứ tăng trưởng kinh tế Việt Nam bị tác động từ phía đối tác thương mại quốc tế suy thoái kinh tế giới có ảnh hưởng đến tăng trưởng Việt Nam Thứ hai, nghiên cứu tiến hành phân tích rủi ro ảnh hưởng đến mơ hình hoạt động toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam thấy tỷ lệ nợ xấu chịu tác động từ yếu tố vĩ mô yếu tố đặc trưng nội ngân hàng Từ đó, nghiên cứu đề xuất số giải pháp nhằm cải thiện cán cân thương mại hoạt động hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Xem xét khoảng thời gian từ năm 2000 đến nay, tình hình kinh tế, trị giới biến đổi nhanh với diễn biến phức tạp Trong thời gian qua, trình tự thương mại hội nhập thị trường đem lại nhiều kết tích cực Tiến trình Việt Nam gia nhập hiệp hội, diễn đàn quốc tế Hiệp hội quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), diễn đàn hợp tác kinh tế Châu Á – Thái Bình Dương (APEC), diễn đàn hợp tá Á Âu (ASEM); tổ chức quốc tế Ngân hàng giới (Worldbank), Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), tổ chức thương mại giới (WTO) ký kết hiệp ước thương mại quốc tế với nhiều quốc gia, khu vực giới tác động sâu sắc đến kinh tế xã hội nước, cụ thể việc tiếp cận thị trường xuất nhập dễ dàng hơn, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi tăng nhanh, mơi trường kinh doanh cải thiện minh bạch hơn, thể chế kinh tế theo định hướng thị trường củng cố hồn thiện Tuy nhiên, tiến trình đặt khơng khó khăn, thách thức sức ép cạnh tranh cho ngành công nghiệp nước, đặc biệt việc hội nhập sâu rộng làm cho kinh tế dễ bị tổn thương trước cú sốc bên ngoài, dẫn đến rủi ro bất ổn kinh tế vĩ mơ Minh chứng cho điều ảnh hưởng sâu sắc từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2007 – 2009 khủng hoảng nợ công Châu Âu năm 2010 khiến cầu đầu tư tiêu dùng Việt Nam giảm nguy khủng hoảng nợ hệ thống ngân hàng tăng cao Từ làm nảy sinh nhu cầu cấp thiết cần phải nghiên cứu: thứ tác động cú sốc kinh tế bên ngồi liệu có ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam hay không, ảnh hưởng nào, mức độ ảnh hưởng kinh tế nước; thứ hai xem xét hoạt động hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam mà cụ thể xem xét tỷ lệ nợ xấu có khuynh hướng gia tăng chịu ảnh hưởng từ yếu tố (đại diện yếu tố kinh tế vĩ mô yếu tố đặc trưng nội ngân hàng) Đây lý tơi chọn đề tài: “Phản ứng yếu tố kinh tế vĩ mô cú sốc bên - Ứng dụng mơ hình Stress Testing” Trong nghiên cứu trước việc đo lường ảnh hưởng cú sốc kinh tế, thơng thường sử dụng nhiều phương pháp mơ hình khác mơ hình hiệu chỉnh sai số vector - VECM (Vector Error Correction Model), mơ hình Vectơ tự hồi quy - VAR (Vector Autoregressive Model), phương pháp GMM (generalized method of moments),…Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình VAR nhằm đánh giá khả phục hồi cho kinh tế Việt Nam trước cú sốc bên , cụ thể cú sốc đến từ kinh tế Mỹ giai đoạn từ quý I năm 2000 đến quý II năm 2015, liệu lấy theo quý Cú sốc bên cú sốc từ GDP Mỹ lấy liệu Ngân hàng dự trữ Liên bang St Louis, biến vĩ mô nước bao gồm tổng kim ngạch xuất hàng hóa dịch vụ Việt Nam, liệu từ Worldbank; sản lượng công nghiệp, liệu từ Tổng cục thống kê, tỷ lệ thất nghiệp sở ILO, liệu lấy từ Worldbank Phương pháp thứ hai mà sử dụng GMM Stress Testing cho việc đo lường tác động các yếu tố vĩ mô yếu tố nội đặc trưng ngân hàng lên tỷ lệ nợ xấu bao gồm biến vĩ mô tăng trưởng GDP thực, tỷ lệ lạm phát hàng năm, tỷ giá hối đoái thực hiệu lực, lãi suất thực; yếu tố đặc trưng nội ngân hàng thị phần tương đối ngân hàng, tốc độ tăng trưởng nợ,…với liệu lấy theo năm từ năm 2005 đến năm 2014 ngân hàng thương mại Việt Nam, liệu vĩ mô lấy từ Tổng cục thống kê, Ngân hàng Nhà nước, Worldbank biến đặc trưng ngân hàng lấy từ báo cáo tài hợp kiểm toán ngân hàng thương mại Việt Nam Bài nghiên cứu tiến hành giải mục tiêu sau: - Thứ đo lường phản ứng yếu tố kinh tế vĩ mô Việt Nam trước cú sốc bên mà cụ thể tác động từ cú sốc đến từ kinh tế Mỹ - Thứ hai, luận văn tiến hành đo lường ảnh hưởng yếu tố vĩ mô yếu tố đặc trưng nội ngân hàng lên tỷ lệ nợ xấu Bài nghiên cứu dựa theo hai nghiên cứu Colin Bermingham, Thomas Conefrey (2014) Sukrishnalall Pasha (2005) nhằm làm sáng tỏ câu Thứ tự biến GDP_US, OIL_PRICE, EXPORT, UNEMPLOYMENT_RATE, IPI Kiểm định độ trễ tối đa mơ hình VAR VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP_US OIL_PRICE EXPORT UNEMPLOYMENT_RATE IPI Exogenous variables: C Sample: 2000Q1 2015Q2 Included observations: 58 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 203.1269 469.6833 489.8947 523.9236 558.8179 NA 477.9631 32.75646 49.28322 44.52022* 7.42e-10 1.80e-13 2.16e-13 1.67e-13 1.31e-13* -6.831964 -15.16149 -14.99637 -15.30771 -15.64889* -6.654339 -14.09575* -13.04250 -12.46572 -11.91878 -6.762775 -14.74636* -14.23530 -14.20070 -14.19594 * 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 Bayersian VAR Bayesian VAR Estimates Sample (adjusted): 2001Q1 2015Q2 Included observations: 58 after adjustments Prior type: Litterman/Minnesota Initial residual covariance: Univariate AR Hyper-parameters: Mu: 0, L1: 0.1, L2: 0.99, L3: Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] GDP_US OIL_PRICE EXPORT UNEMPLOYME NT_RATE IPI GDP_US(-1) 0.775151 (0.05427) [ 14.2823] 2.685297 (1.40638) [ 1.90937] 2.416911 (0.77920) [ 3.10179] -0.194726 (0.79982) [-0.24346] 0.226929 (0.53244) [ 0.42621] GDP_US(-2) 0.106365 (0.04460) [ 2.38476] 0.219559 (1.15204) [ 0.19058] 0.283181 (0.63816) [ 0.44375] -0.112744 (0.65521) [-0.17207] 0.097529 (0.43613) [ 0.22362] GDP_US(-3) 0.020120 (0.03089) [ 0.65133] 0.310358 (0.79793) [ 0.38895] 0.068346 (0.44200) [ 0.15463] 0.003710 (0.45381) [ 0.00817] -0.049256 (0.30207) [-0.16306] GDP_US(-4) 0.004480 (0.02332) [ 0.19214] 0.258746 (0.60236) [ 0.42956] -0.004585 (0.33368) [-0.01374] 0.048058 (0.34259) [ 0.14028] -0.089043 (0.22804) [-0.39047] OIL_PRICE(-1) -0.000667 (0.00269) [-0.24769] 0.444646 (0.07052) [ 6.30486] 0.038024 (0.03886) [ 0.97848] -0.015027 (0.03990) [-0.37664] -0.045007 (0.02656) [-1.69455] OIL_PRICE(-2) -0.001643 (0.00178) [-0.92295] 0.014809 (0.04681) [ 0.31636] -0.006151 (0.02570) [-0.23937] 0.003559 (0.02639) [ 0.13488] -0.001031 (0.01756) [-0.05870] OIL_PRICE(-3) -0.001004 (0.00122) [-0.82154] -0.000255 (0.03217) [-0.00792] -0.005394 (0.01765) [-0.30551] 0.002350 (0.01813) [ 0.12964] 0.002632 (0.01207) [ 0.21814] OIL_PRICE(-4) -0.000558 (0.00093) [-0.60190] 0.001467 (0.02441) [ 0.06011] -0.000924 (0.01339) [-0.06899] 0.002125 (0.01375) [ 0.15453] 0.000510 (0.00915) [ 0.05567] EXPORT(-1) 0.008659 (0.00440) [ 1.96846] 0.012761 (0.11464) [ 0.11131] 0.488993 (0.06391) [ 7.65098] -0.025397 (0.06520) [-0.38951] -0.022058 (0.04341) [-0.50813] EXPORT(-2) 0.000516 (0.00304) [ 0.16987] -0.038137 (0.07917) [-0.48169] 0.111721 (0.04425) [ 2.52495] -0.015815 (0.04503) [-0.35119] 0.006630 (0.02998) [ 0.22117] EXPORT(-3) 0.000605 (0.00214) [ 0.28337] -0.006338 (0.05566) [-0.11387] 0.061134 (0.03112) [ 1.96439] 0.003983 (0.03166) [ 0.12581] -0.011307 (0.02107) [-0.53656] EXPORT(-4) 0.000342 (0.00164) [ 0.20882] -0.006855 (0.04267) [-0.16065] 0.043415 (0.02386) [ 1.81930] 0.010505 (0.02427) [ 0.43281] -0.008082 (0.01616) [-0.50028] -0.004593 (0.00474) [-0.96994] -0.047565 (0.12344) [-0.38534] -0.019106 (0.06838) [-0.27943] 0.381255 (0.07060) [ 5.40041] -0.060555 (0.04674) [-1.29560] -0.001310 (0.00306) [-0.42804] -0.010025 (0.07978) [-0.12567] -0.003277 (0.04419) [-0.07414] 0.037840 (0.04578) [ 0.82662] -0.027594 (0.03020) [-0.91357] 1.42E-05 (0.00213) [ 0.00668] 0.010238 (0.05541) [ 0.18477] 0.007270 (0.03069) [ 0.23686] -0.010006 (0.03181) [-0.31458] -0.017827 (0.02098) [-0.84980] 0.000310 (0.00162) [ 0.19125] 0.007022 (0.04227) [ 0.16613] 0.007530 (0.02341) [ 0.32163] -0.018677 (0.02427) [-0.76954] -0.008533 (0.01600) [-0.53322] IPI(-1) 0.007290 (0.00772) [ 0.94406] -0.021125 (0.20132) [-0.10493] -0.177485 (0.11151) [-1.59163] -0.168451 (0.11451) [-1.47103] 0.231012 (0.07668) [ 3.01283] IPI(-2) 0.004853 (0.00467) [ 1.03824] 0.045541 (0.12183) [ 0.37380] -0.012580 (0.06749) [-0.18640] -0.020940 (0.06930) [-0.30218] 0.014446 (0.04654) [ 0.31043] UNEMPLOYMENT_RATE(1) UNEMPLOYMENT_RATE(2) UNEMPLOYMENT_RATE(3) UNEMPLOYMENT_RATE(4) IPI(-3) 0.002240 (0.00322) [ 0.69493] -0.006090 (0.08403) [-0.07248] -0.023246 (0.04655) [-0.49937] 0.002682 (0.04780) [ 0.05610] 0.008952 (0.03211) [ 0.27875] IPI(-4) 0.002080 (0.00245) [ 0.84950] -0.012245 (0.06384) [-0.19181] -0.014853 (0.03536) [-0.42000] 0.006437 (0.03631) [ 0.17727] 0.010493 (0.02440) [ 0.43002] C 0.692640 (0.35886) [ 1.93009] -30.70345 (9.34840) [-3.28436] -21.84149 (5.18150) [-4.21528] 4.750713 (5.31469) [ 0.89388] 4.930130 (3.53730) [ 1.39376] 0.991747 0.987287 0.002317 0.007913 222.3224 9.580394 0.070181 0.869212 0.798516 1.796560 0.220354 12.29505 4.094014 0.490908 0.988383 0.982104 0.370008 0.100001 157.4003 9.434409 0.747519 0.563902 0.328173 0.505593 0.116896 2.392162 0.855226 0.142617 0.512131 0.248417 0.181399 0.070019 1.941999 8.319179 0.080766 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Mean dependent S.D dependent IRF Period 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Cholesky Ordering: GDP_US OIL_PRICE EXPORT UNEMPLOYMENT_RATE IPI EXPORT UNEMPLOYM ENT_RATE IPI 0.023936 0.030739 0.034119 0.036577 0.038723 0.040037 0.040752 0.041139 0.041308 0.041303 0.041176 0.040969 0.040707 0.040407 0.040082 0.039741 0.039391 0.039035 0.038676 0.038317 0.001251 -0.001182 -0.003155 -0.004011 -0.003836 -0.003659 -0.003500 -0.003390 -0.003315 -0.003258 -0.003212 -0.003172 -0.003136 -0.003103 -0.003071 -0.003041 -0.003011 -0.002982 -0.002953 -0.002925 -0.006089 -0.002875 -0.001320 -0.001162 -0.001784 -0.001844 -0.001842 -0.001849 -0.001865 -0.001870 -0.001865 -0.001855 -0.001842 -0.001826 -0.001810 -0.001793 -0.001776 -0.001759 -0.001742 -0.001726 Thứ tự biến GDP_US, OIL_PRICE, IPI, UNEMPLOYMENT_RATE, EXPORT Phụ lục 1: Kiểm định độ trễ tối đa mơ hình VAR VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP_US OIL_PRICE IPI UNEMPLOYMENT_RATE EXPORT Exogenous variables: C Sample: 2000Q1 2015Q2 Included observations: 58 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 203.1269 469.6833 489.8947 523.9236 558.8179 NA 477.9631 32.75646 49.28322 44.52022* 7.42e-10 1.80e-13 2.16e-13 1.67e-13 1.31e-13* -6.831964 -15.16149 -14.99637 -15.30771 -15.64889* -6.654339 -14.09575* -13.04250 -12.46572 -11.91878 -6.762775 -14.74636* -14.23530 -14.20070 -14.19594 * 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 Bayersian VAR Bayesian VAR Estimates Sample (adjusted): 2001Q1 2015Q2 Included observations: 58 after adjustments Prior type: Litterman/Minnesota Initial residual covariance: Univariate AR Hyper-parameters: Mu: 0, L1: 0.1, L2: 0.99, L3: Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] GDP_US OIL_PRICE IPI UNEMPLOYME NT_RATE EXPORT GDP_US(-1) 0.775151 (0.05427) [ 14.2823] 2.685297 (1.40638) [ 1.90937] 0.226929 (0.53244) [ 0.42621] -0.194726 (0.79982) [-0.24346] 2.416911 (0.77920) [ 3.10179] GDP_US(-2) 0.106365 (0.04460) [ 2.38476] 0.219559 (1.15204) [ 0.19058] 0.097529 (0.43613) [ 0.22362] -0.112744 (0.65521) [-0.17207] 0.283181 (0.63816) [ 0.44375] GDP_US(-3) 0.020120 (0.03089) [ 0.65133] 0.310358 (0.79793) [ 0.38895] -0.049256 (0.30207) [-0.16306] 0.003710 (0.45381) [ 0.00817] 0.068346 (0.44200) [ 0.15463] GDP_US(-4) 0.004480 (0.02332) [ 0.19214] 0.258746 (0.60236) [ 0.42956] -0.089043 (0.22804) [-0.39047] 0.048058 (0.34259) [ 0.14028] -0.004585 (0.33368) [-0.01374] OIL_PRICE(-1) -0.000667 (0.00269) [-0.24769] 0.444646 (0.07052) [ 6.30486] -0.045007 (0.02656) [-1.69455] -0.015027 (0.03990) [-0.37664] 0.038024 (0.03886) [ 0.97848] OIL_PRICE(-2) -0.001643 (0.00178) [-0.92295] 0.014809 (0.04681) [ 0.31636] -0.001031 (0.01756) [-0.05870] 0.003559 (0.02639) [ 0.13488] -0.006151 (0.02570) [-0.23937] OIL_PRICE(-3) -0.001004 (0.00122) [-0.82154] -0.000255 (0.03217) [-0.00792] 0.002632 (0.01207) [ 0.21814] 0.002350 (0.01813) [ 0.12964] -0.005394 (0.01765) [-0.30551] OIL_PRICE(-4) -0.000558 (0.00093) [-0.60190] 0.001467 (0.02441) [ 0.06011] 0.000510 (0.00915) [ 0.05567] 0.002125 (0.01375) [ 0.15453] -0.000924 (0.01339) [-0.06899] IPI(-1) 0.007290 (0.00772) [ 0.94406] -0.021125 (0.20132) [-0.10493] 0.231012 (0.07668) [ 3.01283] -0.168451 (0.11451) [-1.47103] -0.177485 (0.11151) [-1.59163] IPI(-2) 0.004853 (0.00467) [ 1.03824] 0.045541 (0.12183) [ 0.37380] 0.014446 (0.04654) [ 0.31043] -0.020940 (0.06930) [-0.30218] -0.012580 (0.06749) [-0.18640] IPI(-3) 0.002240 (0.00322) [ 0.69493] -0.006090 (0.08403) [-0.07248] 0.008952 (0.03211) [ 0.27875] 0.002682 (0.04780) [ 0.05610] -0.023246 (0.04655) [-0.49937] IPI(-4) 0.002080 (0.00245) [ 0.84950] -0.012245 (0.06384) [-0.19181] 0.010493 (0.02440) [ 0.43002] 0.006437 (0.03631) [ 0.17727] -0.014853 (0.03536) [-0.42000] -0.004593 (0.00474) [-0.96994] -0.047565 (0.12344) [-0.38534] -0.060555 (0.04674) [-1.29560] 0.381255 (0.07060) [ 5.40041] -0.019106 (0.06838) [-0.27943] -0.001310 (0.00306) [-0.42804] -0.010025 (0.07978) [-0.12567] -0.027594 (0.03020) [-0.91357] 0.037840 (0.04578) [ 0.82662] -0.003277 (0.04419) [-0.07414] 1.42E-05 (0.00213) [ 0.00668] 0.010238 (0.05541) [ 0.18477] -0.017827 (0.02098) [-0.84980] -0.010006 (0.03181) [-0.31458] 0.007270 (0.03069) [ 0.23686] 0.000310 (0.00162) [ 0.19125] 0.007022 (0.04227) [ 0.16613] -0.008533 (0.01600) [-0.53322] -0.018677 (0.02427) [-0.76954] 0.007530 (0.02341) [ 0.32163] EXPORT(-1) 0.008659 (0.00440) [ 1.96846] 0.012761 (0.11464) [ 0.11131] -0.022058 (0.04341) [-0.50813] -0.025397 (0.06520) [-0.38951] 0.488993 (0.06391) [ 7.65098] EXPORT(-2) 0.000516 (0.00304) -0.038137 (0.07917) 0.006630 (0.02998) -0.015815 (0.04503) 0.111721 (0.04425) UNEMPLOYMENT_RATE(1) UNEMPLOYMENT_RATE(2) UNEMPLOYMENT_RATE(3) UNEMPLOYMENT_RATE(4) [ 0.16987] [-0.48169] [ 0.22117] [-0.35119] [ 2.52495] EXPORT(-3) 0.000605 (0.00214) [ 0.28337] -0.006338 (0.05566) [-0.11387] -0.011307 (0.02107) [-0.53656] 0.003983 (0.03166) [ 0.12581] 0.061134 (0.03112) [ 1.96439] EXPORT(-4) 0.000342 (0.00164) [ 0.20882] -0.006855 (0.04267) [-0.16065] -0.008082 (0.01616) [-0.50028] 0.010505 (0.02427) [ 0.43281] 0.043415 (0.02386) [ 1.81930] C 0.692640 (0.35886) [ 1.93009] -30.70345 (9.34840) [-3.28436] 4.930130 (3.53730) [ 1.39376] 4.750713 (5.31469) [ 0.89388] -21.84149 (5.18150) [-4.21528] 0.991747 0.987287 0.002317 0.007913 222.3224 9.580394 0.070181 0.869212 0.798516 1.796560 0.220354 12.29505 4.094014 0.490908 0.512131 0.248417 0.181399 0.070019 1.941999 8.319179 0.080766 0.563902 0.328173 0.505593 0.116896 2.392162 0.855226 0.142617 0.988383 0.982104 0.370008 0.100001 157.4003 9.434409 0.747519 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Mean dependent S.D dependent IRF Period 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Cholesky Ordering: GDP_US OIL_PRICE IPI UNEMPLOYMENT_RATE EXPORT IPI UNEMPLOYM ENT_RATE EXPORT -0.006089 -0.002875 -0.001320 -0.001162 -0.001784 -0.001844 -0.001842 -0.001849 -0.001865 -0.001870 -0.001865 -0.001855 -0.001842 -0.001826 -0.001810 -0.001793 -0.001776 -0.001759 -0.001742 -0.001726 0.001251 -0.001182 -0.003155 -0.004011 -0.003836 -0.003659 -0.003500 -0.003390 -0.003315 -0.003258 -0.003212 -0.003172 -0.003136 -0.003103 -0.003071 -0.003041 -0.003011 -0.002982 -0.002953 -0.002925 0.023936 0.030739 0.034119 0.036577 0.038723 0.040037 0.040752 0.041139 0.041308 0.041303 0.041176 0.040969 0.040707 0.040407 0.040082 0.039741 0.039391 0.039035 0.038676 0.038317 Thứ tự biến GDP_US, OIL_PRICE, UNEMPLOYMENT_RATE, EXPORT, IPI Kiểm định độ trễ tối đa mơ hình VAR VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP_US OIL_PRICE UNEMPLOYMENT_RATE EXPORT IPI Exogenous variables: C Sample: 2000Q1 2015Q2 Included observations: 58 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 203.1269 469.6833 489.8947 523.9236 558.8179 NA 477.9631 32.75646 49.28322 44.52022* 7.42e-10 1.80e-13 2.16e-13 1.67e-13 1.31e-13* -6.831964 -15.16149 -14.99637 -15.30771 -15.64889* -6.654339 -14.09575* -13.04250 -12.46572 -11.91878 -6.762775 -14.74636* -14.23530 -14.20070 -14.19594 * 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 Bayersian VAR Bayesian VAR Estimates Sample (adjusted): 2001Q1 2015Q2 Included observations: 58 after adjustments Prior type: Litterman/Minnesota Initial residual covariance: Univariate AR Hyper-parameters: Mu: 0, L1: 0.1, L2: 0.99, L3: Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] GDP_US OIL_PRICE UNEMPLOYME NT_RATE EXPORT IPI GDP_US(-1) 0.775151 (0.05427) [ 14.2823] 2.685297 (1.40638) [ 1.90937] -0.194726 (0.79982) [-0.24346] 2.416911 (0.77920) [ 3.10179] 0.226929 (0.53244) [ 0.42621] GDP_US(-2) 0.106365 (0.04460) [ 2.38476] 0.219559 (1.15204) [ 0.19058] -0.112744 (0.65521) [-0.17207] 0.283181 (0.63816) [ 0.44375] 0.097529 (0.43613) [ 0.22362] GDP_US(-3) 0.020120 (0.03089) [ 0.65133] 0.310358 (0.79793) [ 0.38895] 0.003710 (0.45381) [ 0.00817] 0.068346 (0.44200) [ 0.15463] -0.049256 (0.30207) [-0.16306] GDP_US(-4) 0.004480 (0.02332) [ 0.19214] 0.258746 (0.60236) [ 0.42956] 0.048058 (0.34259) [ 0.14028] -0.004585 (0.33368) [-0.01374] -0.089043 (0.22804) [-0.39047] OIL_PRICE(-1) -0.000667 (0.00269) [-0.24769] 0.444646 (0.07052) [ 6.30486] -0.015027 (0.03990) [-0.37664] 0.038024 (0.03886) [ 0.97848] -0.045007 (0.02656) [-1.69455] OIL_PRICE(-2) -0.001643 (0.00178) [-0.92295] 0.014809 (0.04681) [ 0.31636] 0.003559 (0.02639) [ 0.13488] -0.006151 (0.02570) [-0.23937] -0.001031 (0.01756) [-0.05870] OIL_PRICE(-3) -0.001004 (0.00122) [-0.82154] -0.000255 (0.03217) [-0.00792] 0.002350 (0.01813) [ 0.12964] -0.005394 (0.01765) [-0.30551] 0.002632 (0.01207) [ 0.21814] OIL_PRICE(-4) -0.000558 (0.00093) [-0.60190] 0.001467 (0.02441) [ 0.06011] 0.002125 (0.01375) [ 0.15453] -0.000924 (0.01339) [-0.06899] 0.000510 (0.00915) [ 0.05567] -0.004593 (0.00474) [-0.96994] -0.047565 (0.12344) [-0.38534] 0.381255 (0.07060) [ 5.40041] -0.019106 (0.06838) [-0.27943] -0.060555 (0.04674) [-1.29560] -0.001310 (0.00306) [-0.42804] -0.010025 (0.07978) [-0.12567] 0.037840 (0.04578) [ 0.82662] -0.003277 (0.04419) [-0.07414] -0.027594 (0.03020) [-0.91357] 1.42E-05 (0.00213) [ 0.00668] 0.010238 (0.05541) [ 0.18477] -0.010006 (0.03181) [-0.31458] 0.007270 (0.03069) [ 0.23686] -0.017827 (0.02098) [-0.84980] 0.000310 (0.00162) [ 0.19125] 0.007022 (0.04227) [ 0.16613] -0.018677 (0.02427) [-0.76954] 0.007530 (0.02341) [ 0.32163] -0.008533 (0.01600) [-0.53322] EXPORT(-1) 0.008659 (0.00440) [ 1.96846] 0.012761 (0.11464) [ 0.11131] -0.025397 (0.06520) [-0.38951] 0.488993 (0.06391) [ 7.65098] -0.022058 (0.04341) [-0.50813] EXPORT(-2) 0.000516 (0.00304) [ 0.16987] -0.038137 (0.07917) [-0.48169] -0.015815 (0.04503) [-0.35119] 0.111721 (0.04425) [ 2.52495] 0.006630 (0.02998) [ 0.22117] EXPORT(-3) 0.000605 (0.00214) [ 0.28337] -0.006338 (0.05566) [-0.11387] 0.003983 (0.03166) [ 0.12581] 0.061134 (0.03112) [ 1.96439] -0.011307 (0.02107) [-0.53656] EXPORT(-4) 0.000342 (0.00164) [ 0.20882] -0.006855 (0.04267) [-0.16065] 0.010505 (0.02427) [ 0.43281] 0.043415 (0.02386) [ 1.81930] -0.008082 (0.01616) [-0.50028] IPI(-1) 0.007290 (0.00772) [ 0.94406] -0.021125 (0.20132) [-0.10493] -0.168451 (0.11451) [-1.47103] -0.177485 (0.11151) [-1.59163] 0.231012 (0.07668) [ 3.01283] IPI(-2) 0.004853 (0.00467) 0.045541 (0.12183) -0.020940 (0.06930) -0.012580 (0.06749) 0.014446 (0.04654) UNEMPLOYMENT_RATE(1) UNEMPLOYMENT_RATE(2) UNEMPLOYMENT_RATE(3) UNEMPLOYMENT_RATE(4) [ 1.03824] [ 0.37380] [-0.30218] [-0.18640] [ 0.31043] IPI(-3) 0.002240 (0.00322) [ 0.69493] -0.006090 (0.08403) [-0.07248] 0.002682 (0.04780) [ 0.05610] -0.023246 (0.04655) [-0.49937] 0.008952 (0.03211) [ 0.27875] IPI(-4) 0.002080 (0.00245) [ 0.84950] -0.012245 (0.06384) [-0.19181] 0.006437 (0.03631) [ 0.17727] -0.014853 (0.03536) [-0.42000] 0.010493 (0.02440) [ 0.43002] C 0.692640 (0.35886) [ 1.93009] -30.70345 (9.34840) [-3.28436] 4.750713 (5.31469) [ 0.89388] -21.84149 (5.18150) [-4.21528] 4.930130 (3.53730) [ 1.39376] 0.991747 0.987287 0.002317 0.007913 222.3224 9.580394 0.070181 0.869212 0.798516 1.796560 0.220354 12.29505 4.094014 0.490908 0.563902 0.328173 0.505593 0.116896 2.392162 0.855226 0.142617 0.988383 0.982104 0.370008 0.100001 157.4003 9.434409 0.747519 0.512131 0.248417 0.181399 0.070019 1.941999 8.319179 0.080766 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Mean dependent S.D dependent  IRF Period 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Cholesky Ordering: GDP_US OIL_PRICE UNEMPLOYMENT_RATE EXPORT IPI UNEMPLOYM ENT_RATE EXPORT IPI 0.001251 -0.001182 -0.003155 -0.004011 -0.003836 -0.003659 -0.003500 -0.003390 -0.003315 -0.003258 -0.003212 -0.003172 -0.003136 -0.003103 -0.003071 -0.003041 -0.003011 -0.002982 -0.002953 -0.002925 0.023936 0.030739 0.034119 0.036577 0.038723 0.040037 0.040752 0.041139 0.041308 0.041303 0.041176 0.040969 0.040707 0.040407 0.040082 0.039741 0.039391 0.039035 0.038676 0.038317 -0.006089 -0.002875 -0.001320 -0.001162 -0.001784 -0.001844 -0.001842 -0.001849 -0.001865 -0.001870 -0.001865 -0.001855 -0.001842 -0.001826 -0.001810 -0.001793 -0.001776 -0.001759 -0.001742 -0.001726 Thứ tự biến GDP_US, OIL_PRICE, UNEMPLOYMENT_RATE, IPI, EXPORT Kiểm định độ trễ tối đa mơ hình VAR VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP_US OIL_PRICE UNEMPLOYMENT_RATE IPI EXPORT Exogenous variables: C Sample: 2000Q1 2015Q2 Included observations: 58 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 203.1269 469.6833 489.8947 523.9236 558.8179 NA 477.9631 32.75646 49.28322 44.52022* 7.42e-10 1.80e-13 2.16e-13 1.67e-13 1.31e-13* -6.831964 -15.16149 -14.99637 -15.30771 -15.64889* -6.654339 -14.09575* -13.04250 -12.46572 -11.91878 -6.762775 -14.74636* -14.23530 -14.20070 -14.19594 * 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 Bayersian VAR Bayesian VAR Estimates Sample (adjusted): 2001Q1 2015Q2 Included observations: 58 after adjustments Prior type: Litterman/Minnesota Initial residual covariance: Univariate AR Hyper-parameters: Mu: 0, L1: 0.1, L2: 0.99, L3: Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] GDP_US OIL_PRICE UNEMPLOYME NT_RATE IPI EXPORT GDP_US(-1) 0.775151 (0.05427) [ 14.2823] 2.685297 (1.40638) [ 1.90937] -0.194726 (0.79982) [-0.24346] 0.226929 (0.53244) [ 0.42621] 2.416911 (0.77920) [ 3.10179] GDP_US(-2) 0.106365 (0.04460) [ 2.38476] 0.219559 (1.15204) [ 0.19058] -0.112744 (0.65521) [-0.17207] 0.097529 (0.43613) [ 0.22362] 0.283181 (0.63816) [ 0.44375] GDP_US(-3) 0.020120 (0.03089) [ 0.65133] 0.310358 (0.79793) [ 0.38895] 0.003710 (0.45381) [ 0.00817] -0.049256 (0.30207) [-0.16306] 0.068346 (0.44200) [ 0.15463] GDP_US(-4) 0.004480 (0.02332) [ 0.19214] 0.258746 (0.60236) [ 0.42956] 0.048058 (0.34259) [ 0.14028] -0.089043 (0.22804) [-0.39047] -0.004585 (0.33368) [-0.01374] OIL_PRICE(-1) -0.000667 (0.00269) [-0.24769] 0.444646 (0.07052) [ 6.30486] -0.015027 (0.03990) [-0.37664] -0.045007 (0.02656) [-1.69455] 0.038024 (0.03886) [ 0.97848] OIL_PRICE(-2) -0.001643 (0.00178) [-0.92295] 0.014809 (0.04681) [ 0.31636] 0.003559 (0.02639) [ 0.13488] -0.001031 (0.01756) [-0.05870] -0.006151 (0.02570) [-0.23937] OIL_PRICE(-3) -0.001004 (0.00122) [-0.82154] -0.000255 (0.03217) [-0.00792] 0.002350 (0.01813) [ 0.12964] 0.002632 (0.01207) [ 0.21814] -0.005394 (0.01765) [-0.30551] OIL_PRICE(-4) -0.000558 (0.00093) [-0.60190] 0.001467 (0.02441) [ 0.06011] 0.002125 (0.01375) [ 0.15453] 0.000510 (0.00915) [ 0.05567] -0.000924 (0.01339) [-0.06899] -0.004593 (0.00474) [-0.96994] -0.047565 (0.12344) [-0.38534] 0.381255 (0.07060) [ 5.40041] -0.060555 (0.04674) [-1.29560] -0.019106 (0.06838) [-0.27943] -0.001310 (0.00306) [-0.42804] -0.010025 (0.07978) [-0.12567] 0.037840 (0.04578) [ 0.82662] -0.027594 (0.03020) [-0.91357] -0.003277 (0.04419) [-0.07414] 1.42E-05 (0.00213) [ 0.00668] 0.010238 (0.05541) [ 0.18477] -0.010006 (0.03181) [-0.31458] -0.017827 (0.02098) [-0.84980] 0.007270 (0.03069) [ 0.23686] 0.000310 (0.00162) [ 0.19125] 0.007022 (0.04227) [ 0.16613] -0.018677 (0.02427) [-0.76954] -0.008533 (0.01600) [-0.53322] 0.007530 (0.02341) [ 0.32163] IPI(-1) 0.007290 (0.00772) [ 0.94406] -0.021125 (0.20132) [-0.10493] -0.168451 (0.11451) [-1.47103] 0.231012 (0.07668) [ 3.01283] -0.177485 (0.11151) [-1.59163] IPI(-2) 0.004853 (0.00467) [ 1.03824] 0.045541 (0.12183) [ 0.37380] -0.020940 (0.06930) [-0.30218] 0.014446 (0.04654) [ 0.31043] -0.012580 (0.06749) [-0.18640] IPI(-3) 0.002240 (0.00322) [ 0.69493] -0.006090 (0.08403) [-0.07248] 0.002682 (0.04780) [ 0.05610] 0.008952 (0.03211) [ 0.27875] -0.023246 (0.04655) [-0.49937] IPI(-4) 0.002080 (0.00245) [ 0.84950] -0.012245 (0.06384) [-0.19181] 0.006437 (0.03631) [ 0.17727] 0.010493 (0.02440) [ 0.43002] -0.014853 (0.03536) [-0.42000] EXPORT(-1) 0.008659 (0.00440) [ 1.96846] 0.012761 (0.11464) [ 0.11131] -0.025397 (0.06520) [-0.38951] -0.022058 (0.04341) [-0.50813] 0.488993 (0.06391) [ 7.65098] EXPORT(-2) 0.000516 (0.00304) [ 0.16987] -0.038137 (0.07917) [-0.48169] -0.015815 (0.04503) [-0.35119] 0.006630 (0.02998) [ 0.22117] 0.111721 (0.04425) [ 2.52495] UNEMPLOYMENT_RATE(1) UNEMPLOYMENT_RATE(2) UNEMPLOYMENT_RATE(3) UNEMPLOYMENT_RATE(4) EXPORT(-3) 0.000605 (0.00214) [ 0.28337] -0.006338 (0.05566) [-0.11387] 0.003983 (0.03166) [ 0.12581] -0.011307 (0.02107) [-0.53656] 0.061134 (0.03112) [ 1.96439] EXPORT(-4) 0.000342 (0.00164) [ 0.20882] -0.006855 (0.04267) [-0.16065] 0.010505 (0.02427) [ 0.43281] -0.008082 (0.01616) [-0.50028] 0.043415 (0.02386) [ 1.81930] C 0.692640 (0.35886) [ 1.93009] -30.70345 (9.34840) [-3.28436] 4.750713 (5.31469) [ 0.89388] 4.930130 (3.53730) [ 1.39376] -21.84149 (5.18150) [-4.21528] 0.991747 0.987287 0.002317 0.007913 222.3224 9.580394 0.070181 0.869212 0.798516 1.796560 0.220354 12.29505 4.094014 0.490908 0.563902 0.328173 0.505593 0.116896 2.392162 0.855226 0.142617 0.512131 0.248417 0.181399 0.070019 1.941999 8.319179 0.080766 0.988383 0.982104 0.370008 0.100001 157.4003 9.434409 0.747519 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Mean dependent S.D dependent IRF Period 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Cholesky Ordering: GDP_US OIL_PRICE UNEMPLOYMENT_RATE IPI EXPORT UNEMPLOYM ENT_RATE IPI EXPORT 0.001251 -0.001182 -0.003155 -0.004011 -0.003836 -0.003659 -0.003500 -0.003390 -0.003315 -0.003258 -0.003212 -0.003172 -0.003136 -0.003103 -0.003071 -0.003041 -0.003011 -0.002982 -0.002953 -0.002925 -0.006089 -0.002875 -0.001320 -0.001162 -0.001784 -0.001844 -0.001842 -0.001849 -0.001865 -0.001870 -0.001865 -0.001855 -0.001842 -0.001826 -0.001810 -0.001793 -0.001776 -0.001759 -0.001742 -0.001726 0.023936 0.030739 0.034119 0.036577 0.038723 0.040037 0.040752 0.041139 0.041308 0.041303 0.041176 0.040969 0.040707 0.040407 0.040082 0.039741 0.039391 0.039035 0.038676 0.038317 PHỤ LỤC 2: HỒI QUY CHO MƠ HÌNH NỢ Q HẠN VIỆT NAM Kiểm định phương sai thay đổi nhiễu Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (18) = Prob>chi2 = 32.40 0.0197 Kiểm định tự tương quan nhiễu Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 13) = 10.304 Prob > F = 0.0068 Kết hồi quy xtabond lnnpl_ait sizeit deltaloansit deltaloansit1 deltaloansit2 lnririt lnririt1 lninft lninft1 deltagdpt deltagdpt1 lnreert lnreert1 > lnexportt lnexportt1 lnipit lnipit1 lnunemployratet lnunemployratet1 note: lninft dropped from div() because of collinearity note: deltagdpt dropped from div() because of collinearity note: deltagdpt1 dropped from div() because of collinearity note: lnreert dropped from div() because of collinearity note: lnreert1 dropped from div() because of collinearity note: lnexportt dropped from div() because of collinearity note: lnipit dropped from div() because of collinearity note: lnipit1 dropped from div() because of collinearity note: lnunemployratet dropped from div() because of collinearity note: lnunemployratet1 dropped from div() because of collinearity note: deltagdpt dropped because of collinearity note: deltagdpt1 dropped because of collinearity note: lnreert dropped because of collinearity note: lnreert1 dropped because of collinearity note: lnexportt dropped because of collinearity note: lnipit dropped because of collinearity note: lnipit1 dropped because of collinearity note: lnunemployratet dropped because of collinearity note: lnunemployratet1 dropped because of collinearity Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Group variable: id Time variable: year Number of obs Number of groups Obs per group: Number of instruments = 31 Wald chi2(10) Prob > chi2 = = 61 17 = avg = 3.588235 max = = 13611.82 = 0.0000 One-step results lnnpl_ait Coef Std Err z P>|z| lnnpl_ait L1 .3421739 193732 1.77 0.077 -.0375338 -3.392565 4.638566 6353881 2469231 -.209638 2344621 2454546 2376382 -.6169781 3089895 5406851 2625154 -1.145037 5010633 1.616349 484896 -.1550644 033669 (omitted) -0.73 2.57 -0.89 1.03 -2.00 2.06 -2.29 3.33 -4.61 0.465 0.010 0.371 0.302 0.046 0.039 0.022 0.001 0.000 -12.48399 5.698857 1514277 1.119348 -.6691753 2498994 -.2203077 7112168 -1.222586 -.0113698 0261644 1.055206 -2.127103 -.1629709 6659707 2.566728 -.2210545 -.0890744 sizeit deltaloansit deltaloansit1 deltaloansit2 lnririt lnririt1 lninft lninft1 lnexportt1 _cons [95% Conf Interval] 7218817 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).lnnpl_ait Standard: D.sizeit D.deltaloansit D.deltaloansit1 D.deltaloansit2 D.lnririt D.lnririt1 D.lninft1 D.lnexportt1 Instruments for level equation Standard: _cons xtabond lnnpl_ait deltaloansit lnririt lnririt1 lninft lninft1 deltagdpt deltagdpt1 lnreert lnreert1 lnexportt1 note: lninft dropped from div() because of collinearity note: deltagdpt dropped from div() because of collinearity note: deltagdpt1 dropped from div() because of collinearity note: lnreert dropped from div() because of collinearity note: lnreert1 dropped from div() because of collinearity note: deltagdpt dropped because of collinearity note: deltagdpt1 dropped because of collinearity note: lnreert dropped because of collinearity note: lnreert1 dropped because of collinearity Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Group variable: id Time variable: year Number of obs Number of groups Obs per group: Number of instruments = 28 = = 61 17 = avg = 3.588235 max = Wald chi2(7) Prob > chi2 = 14646.50 = 0.0000 One-step results lnnpl_ait Coef Std Err lnnpl_ait L1 .3816446 1695127 deltaloansit lnririt lnririt1 lninft lninft1 lnexportt1 _cons 6435103 -.7581629 556777 -1.259275 1.807157 -.1872741 2419276 2488469 2438532 3716739 3892151 0282882 (omitted) z P>|z| 2.25 0.024 2.66 -3.05 2.28 -3.39 4.64 -6.62 0.008 0.002 0.022 0.001 0.000 0.000 [95% Conf Interval] 0494059 7138833 169341 1.11768 -1.245894 -.2704318 0788336 1.034721 -1.987742 -.5308076 1.044309 2.570004 -.242718 -.1318303 Instruments for differenced equation GMMtype: L(2/.).lnnpl_ait Standard: D.deltaloansit D.lnririt D.lnririt1 D.lninft1 D.lnexportt1 Instruments for level equation Standard: _cons ... chịu ảnh hưởng từ yếu tố (đại diện yếu tố kinh tế vĩ mô yếu tố đặc trưng nội ngân hàng) Đây lý tơi chọn đề tài: ? ?Phản ứng yếu tố kinh tế vĩ mô cú sốc bên - Ứng dụng mơ hình Stress Testing” Trong... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC BẢO TRÂN PHẢN ỨNG CỦA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ĐỐI VỚI CÁC CÚ SỐC BÊN NGOÀI - ỨNG DỤNG MƠ HÌNH STRESS – TESTING Chun ngành:... Thứ đo lường phản ứng yếu tố kinh tế vĩ mô Việt Nam trước cú sốc bên mà cụ thể tác động từ cú sốc đến từ kinh tế Mỹ - Thứ hai, luận văn tiến hành đo lường ảnh hưởng yếu tố vĩ mô yếu tố đặc trưng