Đang tải... (xem toàn văn)
Luận án nghiên cứu về tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực tại các nước đang phát triển khu vực ASEAN, từ đó đưa ra các hàm ý chính sách nhằm giảm thiểu tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực. Để đạt mục tiêu này, đầu tiên luận án tiến hành xây dựng chỉ số căng thẳng tài chính để đo lường bất ổn tài chính tại năm nước đang phát triển khu vực ASEAN và xác định cũng như đánh giá đặc điểm các giai đoạn bất ổn tài chính. Tiếp đến, luận án đánh giá tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực. Cuối cùng, dựa trên các kết quả nghiên cứu, luận án đưa ra các khuyến nghị chính sách nhằm đảm bảo ổn định tài chính và giảm thiểu tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực. Từ nội dung nghiên cứu trên, luận án có những đóng góp cho lĩnh vực nghiên cứu như sau:Đóng góp đầu tiên của luận án là xây dựng được chỉ số căng thẳng tài chính có khả năng đo lường bất ổn của cả hệ thống tài chính đối với các nước đang phát triển khu vực ASEAN. Chỉ số căng thẳng tài chính được sử dụng nhiều trong đo lường bất ổn tài chính từ sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và tập trung nhiều vào các nước phát triển có hệ thống tài chính phát triển sâu. Tuy nhiên, để xây dựng được chỉ số FSI hiệu quả đối với từng nước hay từng khu vực đòi hỏi vào sự cân nhắc nhiều yếu tố như lựa chọn các khu vực quan trọng của hệ thống tài chính, các chỉ số tài chính riêng lẻ phù hợp để đo lường bất ổn của từng khu vực, phương pháp tổng hợp, cũng như phương pháp đánh giá và dữ liệu sẵn có với tần suất cao.Do vậy, trong điều kiện hạn chế về dữ liệu và mức độ phát triển của hệ thống tài chính khác nhau giữa các nước nghiên cứu, luận án đã xây dựng được chỉ số căng thẳng tài chính cho từng nước và có khả năng đánh giá hiệu quả tình trạng bất ổn của hệ thống tài chính. Kết quả này đóng góp những thông tin hữu ích về khía cạnh chính sách và lĩnh vực nghiên cứu. Một là, với những ưu điểm của chỉ số căng thẳng tài chính so với các công cụ đo lường bất ổn tài chính khác, kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng xây dựng và áp dụng rộng rãi chỉ số căng thẳng tài chính đối với quốc gia đang phát triển trên thế giới. Hai là, kết quả nghiên cứu cũng mở ra khả năng nghiên cứu sâu hơn về tác động của bất ổn tài chính đối với điều hành chính sách kinh tế vĩ mô như chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa.Thứ hai, luận án đã vận dụng phương pháp mới trong việc xác định giai đoạn bất ổn tài chính đối với các nước nghiên cứu. Rất nhiều các nghiên cứu trước xác định giai đoạn bất ổn tài chính thường dựa vào giá trị ngưỡng bằng phương pháp thống kê đơn giản. Phương pháp này được xem có những hạn chế như phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của người nghiên cứu và giá trị ngưỡng cần phải đánh giá lại khi bổ sung thêm dữ liệu mới trong những khủng hoảng tiếp theo. Luận án sử dụng mô hình định lượng phi tuyến Markovswitching với với biến FSI để xác định giai đoạn bất ổn tài chính. Phương pháp này có ưu điểm là mô tả được đặc điểm biến động của chỉ số FSI ở các trạng thái khác nhau, do đó có khả năng xác định được một cách khách quan các giai đoạn bất ổn tài chính.Thứ ba, bằng việc tìm ra sự tác động giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực có tính chất phụ thuộc trạng thái bất ổn đối với các nước nghiên cứu là những quốc gia đang phát triển, luận án đóng góp vào củng cố thêm nền tản lý thuyết về mối quan hệ phi tuyến giữa bất ổn tài chính và khu vực kinh tế thực. Cụ thể, một là tác động của bất ổn tài chính đến khu vực kinh tế thực có tính phụ thuộc trạng thái trong đó tác động ở giai đoạn bất ổn cao diễn ra mạnh hơn và kéo dài hơn, còn ở giai đoạn bất ổn thấp tác động này yếu hơn và không có ý nghĩa thống kê. Hai là, khu vực kinh tế thực được cải thiện khi nhận được cú sốc giảm căng thẳng tài chính và mức độ cải thiện diễn ra mạnh mẽ hơn trong giai đoạn bất ổn cao so với giai đoạn bất ổn thấp. Ba là, đối với hệ thống tài chính đã trải qua khủng hoảng tài chính được tái cấu trúc và quản trị tốt có khả năng phục hồi nhanh hơn trước cú sốc bất ổn tài chính. Và sau cùng là việc giảm căng thẳng tài chính giúp hệ thống tài chính phục hồi nhanh hơn trong giai đoạn bất ổn tài chính cao so với giai đoạn bất ổn thấp. Các kết quả này góp phần cung cấp thông tin quan trọng cho các hàm ý chính sách vĩ mô
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ VÂN TRÀ BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ KHU VỰC KINH TẾ THỰC: TRƯỜNG HỢP CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN KHU VỰC ASEAN LUẬN ÁN TIẾN SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ VÂN TRÀ BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ KHU VỰC KINH TẾ THỰC: TRƯỜNG HỢP CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN KHU VỰC ASEAN Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng MÃ SỐ: 9.34.02.01 Người hướng dẫn khoa học TS NGUYỄN TRẦN PHÚC TS NGUYỄN CHÍ ĐỨC TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tơi tên Trần Thị Vân Trà, nghiên cứu sinh khóa 22, niên khóa 2018-2021 trường Đại học Ngân hàng TP.HCM Tôi cam đoan luận án chưa trình nộp để lấy học vị tiến sĩ trường đại học Luận án cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung công bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ luận án TP.HCM, ngày … tháng ….năm … Người cam đoan Trần Thị Vân Trà ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến người hướng dẫn khoa học Tiến sĩ Nguyễn Trần Phúc Nhờ có hướng dẫn tận tâm góp ý sâu sắc Thầy giúp tơi định hình rõ ràng hướng hồn thành tốt luận án nghiên cứu Thầy dành nhiều thời gian động viên đơn đốc tơi hồn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn người đồng hướng dẫn khoa học Tiến sĩ Nguyễn Chí Đức có gợi mở đóng góp ý kiến giúp nội dung luận án nghiên cứu tơi thêm chiều sâu Thầy tận tình hỗ trợ cho tơi q trình hồn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy Cô Trường Đại học Ngân hàng trang bị kiến thức cần thiết giúp thực nghiên cứu q trình học tập trường Tơi xin cảm ơn đến đồng nghiệp tư vấn giúp đỡ cho suốt chặn đường dài Cuối cùng, gửi lời biết ơn đến chồng hai bên cạnh động viên, khích lệ tinh thần tơi động lực lớn tơi suốt q trình thực luận án TP.HCM, ngày … tháng ….năm … Nghiên cứu sinh iii TÓM TẮT Luận án thực nhằm thực nhằm xác định giai đoạn bất ổn tài mối quan hệ bất ổn tài khu vực kinh tế thực năm nước phát triển khu vực ASEAN Đầu tiên, luận án đo lường bất ổn tài số căng thẳng tài dựa theo nghiên cứu Balakrishnan cộng (2011) Cevik, Dibooglu, & Kutan (2013) áp dụng nhóm nước phát triển Kết cho thấy, số FSI xây dựng cho nước giai đoạn từ tháng 1.2005 đến tháng 6.2020 phản ánh biến động khu vực tài Tiếp đến, luận án sử dụng mơ hình Markov-switching tự hồi qui để xác định đặc điểm giai đoạn bất ổn tài nước nghiên cứu Kết cho thấy, nước Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan tồn hai giai đoạn bất ổn tài khác bao gồm giai đoạn bất ổn cao giai đoạn bất ổn thấp (hay giai đoạn bình thường), Việt Nam tồn ba giai đoạn gồm bất ổn cao, bất ổn vừa, bất ổn thấp Trong đó, giai đoạn bất ổn cao có xác suất trì thấp, với mức thấp gần phần trăm Thái Lan cao 20 phần trăm Việt Nam Tuy nhiên, nước Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan, giai đoạn bất ổn cao nhanh chóng chuyển sang giai đoạn bình thường cịn Việt Nam trì giai đoạn bất ổn vừa thời gian dài Cuối mối quan hệ tác động bất ổn tài khu vực kinh tế thực Kết cho thấy tồn tác động có tính phụ thuộc trạng thái bất ổn tài đến khu vực kinh tế thực, mức tác động trạng thái bất ổn cao mạnh kéo dài so với trạng thái bất ổn thấp Bên cạnh đó, trước cú sốc giảm căng thẳng tài khu vực kinh tế thực có cải thiện hệ thống tài phục hồi nhanh trạng thái bất ổn cao so với trạng thái bất ổn thấp Từ khóa: Bất ổn tài chính, khu vực kinh tế thực, Chỉ số căng thẳng tài chính, Mơ hình VAR ngưỡng, Các nước phát triển khu vực ASEAN iv ABSTRACT The thesis is carried out with the aim of identifying the period of financial instability and evaluating the relationship between financial instability and the real economic sector for five developing countries in the ASEAN region Firstly, the thesis measures financial instability by financial stress index based on the research of Balakrishnan et al (2011) and Cevik, Dibooglu, & Kutan (2013) for developing countries The results show that the financial stress index for each country in the period from January 2005 to June 2020 effectively reflects the state of instability in the financial sector Secondly, the thesis employs the Markov-switching model to identify the episodes of financial instability for each country in the research sample The result shows that there exist two different regimes of financial instability, a regime with high-stress levels and a regime with low-stress levels, for Indonesia, Malaysia, Philippines, and Thailand Viet Nam experienced three different regimes, including a high-stress regime, an intermediate-stress regime, and a low-stress regime In particular, the regime of high stress has a relatively low probability of staying for all the countries with the lowest level near percent for Thailand and the highest at 20 percent for Vietnam The periods of high financial stress quickly switched to a state of low stress for Indonesia, Malaysia, the Philippines, and Thailand But for Viet Nam, it is followed by prolonged periods of intermediate stress Finally, there is a relationship between financial instability and the real economy The results show that there exists a regime-dependent effect of financial instability on the real sector The real economic impacts of financial stress are different across the two regimes, in which the impacts in the high-stress regime are statistically significant and stronger than the ones in the low-stress regime In addition, the real economy improves and the financial sector recovers in response to a stress-decreasing shock in the high-stress regime more than that in the low-stress regime Keywords: Financial Instability, Real economic, Financial Stress Index, Threshold Vector Autoregressive Model, ASEAN Developing Countries v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC HÌNH x CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1.1 Lý nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu liệu nghiên cứu 1.6 Đóng góp nghiên cứu CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG GIỮA BẤT ỔN TÀI CHÍNH VÀ KHU VỰC KINH TẾ THỰC 12 2.1 Cơ sở lý thuyết bất ổn tài 12 2.1.1 Các khái niệm bất ổn tài 12 2.1.2 Các đặc điểm bất ổn tài .14 2.1.3 Các lý thuyết bất ổn tài 16 2.2 Tổng quan nghiên cứu bất ổn tài 26 2.2.1 Các nghiên cứu đo lường bất ổn tài .26 2.2.2 Các nghiên cứu đo lường bất ổn tài số căng thẳng tài 33 2.2.3 Các nghiên cứu xác định giai đoạn bất ổn tài .45 2.2.4 Thảo luận khoảng trống nghiên cứu .46 2.3 Cơ sở lý thuyết khu vực kinh tế thực .48 2.3.1 Các khái niệm khu vực kinh tế thực .48 2.3.2 Các phương pháp đo lường khu vực kinh tế thực .48 2.4 Cơ sở lý thuyết tác động bất ổn tài khu vực kinh tế thực .49 2.4.1 Lý thuyết quyền chọn thực 49 2.4.2 Lý thuyết chu kỳ tín dụng 50 2.4.3 Lý thuyết chế gia tốc tài 53 2.5 Tổng quan nghiên cứu tác động bất ổn tài khu vực kinh tế thực 66 2.5.1 Các nghiên cứu tác động tuyến tính 66 2.5.2 Các nghiên cứu tác động phi tuyến 68 2.5.3 Thảo luận khoảng trống nghiên cứu .74 vi CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .77 3.1 Phương pháp xây dựng số căng thẳng tài nước phát triển khu vực ASEAN .77 3.1.1 Đo lường số tài đơn lẻ .77 3.1.2 Tổng hợp số tài đơn lẻ .80 3.1.3 Phương pháp đánh giá hiệu số căng thẳng tài 81 3.2 Phương pháp đo lường giai đoạn bất ổn nước phát triển khu vực ASEAN .81 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu 81 3.2.2 Trình tự thực mơ hình hồi qui Markov-switching 82 3.3 Phương pháp đánh giá tác động bất ổn tài khu vực kinh tế thực nước phát triển khu vực ASEAN 84 3.3.1 Mơ hình nghiên cứu 84 3.3.2 Các giả thuyết nghiên cứu mơ hình 86 3.3.3 Trình tự thực hồi qui mơ hình TVAR 87 3.4 Dữ liệu nghiên cứu 93 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 96 4.1 Xây dựng số căng thẳng tài 96 4.1.1 Thống kê mô tả 96 4.1.2 Kết đánh giá hiệu số căng thẳng tài .97 4.1.2.1 Các kiện căng thẳng tài giai đoạn 2005-2020 98 4.1.2.2 Kết đánh giá hiệu số căng thẳng tài Indonesia .101 4.1.2.3 Kết đánh giá hiệu số căng thẳng tài Malaysia 105 4.1.2.4 Kết đánh giá hiệu số căng thẳng tài Philippines .109 4.1.2.5 Kết đánh giá hiệu số căng thẳng tài Thái Lan 113 4.1.2.6 Kết đánh giá hiệu số căng thẳng tài Việt Nam 117 4.2 Kết đo lường giai đoạn bất ổn tài 121 4.2.1 Các kiểm định trước hồi qui mơ hình 121 4.2.2 Kết hồi qui mô hình Makov-switching 123 4.2.3 Thảo luận kết 128 4.3 Quan hệ tác động bất ổn tài khu vực kinh tế thực .133 4.3.1 Mô tả đặc điểm liệu nghiên cứu .133 4.3.2 Các kiểm định trước hồi qui 136 4.3.3 Kết hồi qui mơ hình .139 4.3.4 Kết phân tích hàm phản ứng đẩy .144 4.3.4.1 Tác động cú sốc tài 144 4.3.4.2 Tác động loại cú sốc tài .147 vii 4.3.5 Thảo luận kết 151 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 155 5.1 Các kết luận nghiên cứu .155 5.1.1 Đo lường bất ổn tài số căng thẳng tài .155 5.1.2 Xác định giai đoạn bất ổn tài 160 5.1.3 Mối quan hệ tác động bất ổn tài đối khu vực kinh tế thực .161 5.2 Hàm ý sách 162 5.2.1 Bối cảnh hội nhập tài nước khu vực kinh tế ASEAN 162 5.2.2 Các hàm ý sách nước khu vực ASEAN .164 5.2.2.1 Các sách nhằm trì ổn định tài 164 5.2.2.2 Hàm ý sách giai đoạn bất ổn tài cao 170 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu 171 5.3.1 Hạn chế luận án .171 5.3.2 Hướng nghiên cứu mở rộng 172 TÀI LIỆU THAM KHẢO 174 PHỤ LỤC 184 PHỤ LỤC 201 PHỤ LỤC 210 viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu ASEAN CDF CFNAI CISS CLS CPA DSGE EMPI EU EWS FSI GDP GEM IMF KCFSI MPIs NHNN OECD PCA RCM TVAR UBCKNN UBGSTCQG VAR VIX Diễn giải tiếng Anh Association of South East Asian Nations Cumulative distribution function Chicago Fed National Activity Index Composite Indicator of Systemic Stress Conditional least square Component Principle Analysis Dynamic Stochastic General Equilibrium Exchange Market Pressure Index European Union Early Warning System Financial Stress Index Gross domestic product Global Economic Monitor International Money Fund Kansas City Financial Stress Index Macro-prudential indicators Tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế Principle Component Analysis Regime Classification Measure Threshold Vector Autoregression Diễn giải tiếng Việt Hiệp Hội quốc gia Đơng Nam Á Phân phối tích lũy Phương pháp phân tích thành phần Mơ hình cân động tổng quát ngẫu nhiên Chỉ số căng thẳng thị trường ngoại hối Liên minh Châu Âu Hệ thống cảnh báo sớm Chỉ số căng thẳng tài Tổng sản phẩm quốc nội Quỹ tiền tệ quốc tế Chỉ số an tồn vĩ mơ Ngân hàng Nhà nước Organization for Economic Cooperation and Development Phân tích thành phần Chỉ số phân loại trạng thái Mơ hình hồi qui VAR ngưỡng Ủy ban chứng khoán Nhà nước Ủy ban giám sát tài Quốc gia Vector Autoregression Chicago Board Options Exchange Chỉ số Biến động CBOE Volatility Index Sở giao dịch quyền chọn Chicago 203 Markov-switching dynamic regression Sample: 2005m1 - 2020m6 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 186 0.9398 0.9749 1.0265 Log likelihood = -82.402298 fsi1 Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] _cons -.2256253 0279858 -8.06 0.000 -.2804765 -.170774 _cons 9632496 0644963 14.93 0.000 8368392 1.08966 sigma 3298222 0174326 2973651 3658219 p11 974252 0128175 9328834 990385 p21 0953648 0499041 0328123 2467433 State1 State2 Trường hợp Việt Nam Markov-switching dynamic regression Sample: 2007m1 - 2020m5 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 161 1.3029 1.3417 1.3986 Log likelihood = -99.879853 fsi1 Coef _cons -.3802072 1342196 -2.83 0.005 -.6432728 -.1171415 _cons 3318513 1402562 2.37 0.018 0569543 6067484 sigma 4113445 0257144 3639104 4649613 p11 9508507 0275543 8589859 9839852 p21 0450701 0341486 0098681 1826781 Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] State1 State2 204 Phụ Lục 2.2 Kết hồi qui mơ hình Markov-switching tự hồi qui Indonesia Markov-switching dynamic regression Sample: 2005m2 - 2020m6 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 185 0.3590 0.4013 0.4634 Log likelihood = -27.206336 fsi1 Coef fsi1 L1 .7944464 0273846 _cons -.05797 _cons Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 29.01 0.000 7407737 8481191 0173347 -3.34 0.001 -.0919454 -.0239946 9764108 0726399 13.44 0.000 8340391 1.118782 sigma 2261681 0120907 20367 2511515 p11 9472543 017304 9010805 972532 p21 8227961 1154593 4958344 9563732 fsi1 State1 State2 estat duration Number of obs = 185 Expected Duration Estimate Std Err [95% Conf Interval] State1 18.95888 6.219722 10.10923 36.40601 State2 1.215368 1705471 1.045617 2.016803 Transition Probabilities Estimate Std Err [95% Conf Interval] p11 9472543 017304 9010805 972532 p12 0527457 017304 027468 0989195 p21 8227961 1154593 4958344 9563732 p22 1772039 1154593 0436268 5041656 estat transition Number of obs = 185 205 Malaysia Markov-switching dynamic regression Sample: 2005m2 - 2020m8 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 187 0.1625 0.2045 0.2662 Log likelihood = -9.19402 fsi1 Coef fsi1 L1 .8617466 0289901 29.73 0.000 804927 9185661 _cons -.0712541 0159398 -4.47 0.000 -.1024955 -.0400127 _cons 6539336 0548858 11.91 0.000 5463595 7615078 sigma 1909589 0112433 1701463 2143173 p11 9057767 0246032 8452878 9441776 p21 8317624 1020637 5420573 9538105 Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] fsi1 State1 State2 estat duration Number of obs = 187 Expected Duration Estimate Std Err [95% Conf Interval] State1 10.61308 2.771242 6.463613 17.91397 State2 1.202266 1475273 1.048426 1.844823 Transition Probabilities Estimate Std Err [95% Conf Interval] p11 9057767 0246032 8452878 9441776 p12 0942233 0246032 0558224 1547122 p21 8317624 1020637 5420573 9538105 p22 1682376 1020637 0461895 4579427 estat transition Number of obs = 187 206 Philippines Markov-switching dynamic regression Sample: 2005m2 - 2020m6 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 185 -0.1105 -0.0611 0.0114 Log likelihood = 17.218906 fsi1 Coef Std Err fsi1 L1 .8832531 0284057 _cons -.0406856 fsi1 L1 z P>|z| [95% Conf Interval] 31.09 0.000 8275789 9389272 0150281 -2.71 0.007 -.0701402 -.011231 7215788 1370894 5.26 0.000 4528886 9902691 _cons 8050241 0967577 8.32 0.000 6153825 9946657 sigma 1875428 010616 1678486 2095479 p11 9586378 0177306 9060835 9823561 p21 8690309 1259725 4312179 9830721 State1 State2 estat duration Number of obs = 185 Expected Duration Estimate Std Err [95% Conf Interval] State1 24.17666 10.36371 10.64776 56.67693 State2 1.150707 1668036 1.017219 2.319013 Transition Probabilities Estimate Std Err [95% Conf Interval] p11 9586378 0177306 9060835 9823561 p12 0413622 0177306 0176439 0939165 p21 8690309 1259725 4312179 9830721 p22 1309691 1259725 0169279 5687821 estat transition Number of obs = 185 207 Thái Lan Markov-switching dynamic regression Sample: 2005m2 - 2020m6 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 185 0.0014 0.0438 0.1059 Log likelihood = 5.8672001 fsi1 Coef fsi1 L1 .9027977 025648 _cons -.0318005 _cons Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 35.20 0.000 8525285 9530669 0148239 -2.15 0.032 -.0608549 -.0027462 8797432 0705183 12.48 0.000 7415298 1.017957 sigma 1969253 0103582 1776351 2183104 p11 9548537 0156672 9120814 9773344 p21 0000243 fsi1 State1 State2 estat duration Number of obs = 185 Expected Duration Estimate Std Err [95% Conf Interval] State1 22.15019 7.686837 11.37416 44.11967 State2 0000243 Transition Probabilities Estimate Std Err [95% Conf Interval] p11 9548537 0156672 9120814 9773344 p12 0451463 0156672 0226656 0879186 p21 0000243 p22 4.57e-09 0000243 estat transition Number of obs = 185 208 Việt Nam Markov-switching dynamic regression Sample: 2007m3 2020m5 Number of states = Unconditional probabilities: transition No of obs AIC HQIC SBIC = = = = 159 -1.0998 -0.9823 -0.8103 Log likelihood = 102.4363 ( 1) [p31]_cons = 11.51292 fsi1 Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] fsi1 L1 L2 .6894746 2279193 1446805 1283665 4.77 1.78 0.000 0.076 4059061 -.0236743 9730432 4795129 _cons -.2130107 0474025 -4.49 0.000 -.3059178 -.1201035 fsi1 L1 L2 .9793229 -.1069681 1187409 1173637 8.25 -0.91 0.000 0.362 7465949 -.3369968 1.212051 1230606 _cons 0165475 0156107 1.06 0.289 -.0140488 0471438 fsi1 L1 L2 .6427197 -.2494837 1394872 1125795 4.61 -2.22 0.000 0.027 3693297 -.4701355 9161096 -.0288319 _cons 7000186 0844927 8.28 0.000 534416 8656212 sigma 1094091 0088648 0933438 1282393 p11 p12 8286499 1713501 1143795 1143795 4993098 0408971 9591029 5006902 p21 p22 0298057 9625394 0257779 0272629 0053251 8537544 1498707 9912353 p31 p32 8.79e-06 12057 State1 State2 State3 estat duration Number of obs = 159 Expected Duration Estimate Std Err State1 5.836004 3.895644 -1.799318 13.47133 State2 26.69474 19.42781 -11.38306 64.77253 State3 8.29333 Transition Probabilities Estimate Std Err [95% Conf Interval] p11 8286499 1143795 4993098 9591029 p12 1713501 1143795 0408971 5006902 p13 6.17e-09 000013 p21 0298057 0257779 0053251 1498707 p22 9625394 0272629 8537544 9912353 p23 0076548 007705 0010554 053317 p31 8.79e-06 p32 12057 p33 8794212 [95% Conf Interval] estat transition Number of obs = 159 209 Phụ Lục 2.3 Kiểm định Wald khác biệt trạng thái mơ hình MS Giả thuyết H0: Trạng thái = trạng thái Hệ số chặn Hệ số tự hồi qui bậc Hệ số tự hồi qui bậc Tất hệ số Trạng thái = Trạng thái Hệ số chặn Hệ số tự hồi qui bậc Hệ số tự hồi qui bậc Tất hệ số Trạng thái = Trạng thái Hệ số chặn Hệ số tự hồi qui bậc Hệ số tự hồi qui bậc Tất hệ số Indonesia 194.51*** Malaysia Philippines Thái Lan Trị thống kê Chi bình phương 180.9*** 80.54*** 160.29*** 1.45 83.58*** Việt Nam 24.54*** 2.19 3.35* 45.18*** 88.93*** 0.05 7.9*** 99.09*** 62.95*** 3.32* 0.74 76.36*** 210 PHỤ LỤC MƠ HÌNH VAR NGƯỠNG Phụ Lục 3.1 Kiểm định nhân Granger biến FSI kinh tế thực (Kết từ phần mềm R) Indonesia Malaysia Philippines Thái Lan 211 Việt Nam Phụ Lục 3.2 Kiểm định tính phi tuyến mơ hình VAR (Kết từ phần mềm R) Indonesia Malaysia Philippines 212 Thái Lan • Trường hợp p=1 d=1 • Trường hợp p=2, d=1 • Trường hợp p=2 d=2 Việt Nam 213 • Trường hợp p=2 d=1 • Trường hợp p=2 d=2 Phụ Lục 3.3 Kết hồi quy mơ hình TVAR Indonesia 214 Malaysia Philippines Thái Lan 215 Việt Nam 216 Phụ Lục 3.4 Kiểm định phần dư mơ hình TVAR Indonesia Malaysia Philippines Thái Lan 217 Việt Nam