(Luận văn) đo lường hành vi bầy đàn trên thị trường chứng khoán việt nam , luận văn thạc sĩ

t to BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ng hi TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ep w n lo NGÔ THANH TUYỀN ad ju y th yi pl ua al n ĐO LƢỜNG HÀNH VI BẦY ĐÀN n va ll fu TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ n a Lu n va y te re th TP Hồ Chí Minh – 2014 t to BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ng hi TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH ep w n lo ad NGÔ THANH TUYỀN ju y th yi pl al n ua ĐO LƢỜNG HÀNH VI BẦY ĐÀN va n TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ll fu oi m at nh z z vb Tài – Ngân hàng Mã số 60340201 k jm : ht Chuyên ngành: om l.c gm n a Lu LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ n va y te re Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS LÊ THỊ KHOA NGUYÊN th TP Hồ Chí Minh - 2014 t to ng hi LỜI CAM ĐOAN ep w n Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu độc lập hướng lo ad dẫn khoa học Tiến sĩ Lê Thị Khoa Nguyên Các số liệu luận văn trung ju y th thực, xác thu thập từ nguồn thống đáng tin cậy Các nội dung kết luận văn chưa công bố cơng trình nghiên yi pl cứu al n ua Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2014 n va Học viên thực ll fu oi m at nh z Ngô Thanh Tuyền z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to MỤC LỤC ng hi ep LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC w n lo DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ad TÓM TẮT ju y th DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU yi GIỚI THIỆU pl al Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Kết cấu luận văn n ua 1.1 n va ll fu oi m at nh z KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM z vb Lý thuyết thị trường hiệu lý thuyết tài hành vi 2.2 Các nghiên cứu hành vi bầy đàn thị trường chứng khoán k jm ht 2.1 gm 2.2.1 Nghiên cứu mặt lý thuyết: l.c om 2.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm: a Lu PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 n Lựa chọn mô hình đo lường hành vi bầy đàn TTCK Việt Nam 19 3.2 Dữ liệu phương pháp đo lường: 24 n va 3.1 y th 3.2.2 Phương pháp đo lường: 25 te re 3.2.1 Mô tả mẫu 24 t to 3.3 Mơ hình hồi quy nghiên cứu 26 ng hi 3.3.1 Mơ hình kiểm định tồn hành vi bầy đàn 26 ep 3.3.2 Uớc lượng mức độ hành vi bầy đàn điều kiện thị trường 27 w KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .31 n lo ad 4.1 Kiểm định tính dừng 33 ju Kết hồi quy 34 yi 4.3 y th 4.2 Thống kê mô tả 31 pl ua al 4.3.1 Kiểm định tồn hành vi bầy đàn: 34 n 4.3.2 Hành vi bầy đàn thị trường tăng giảm 40 va n 4.3.3 Hành vi bầy đàn biến động TSSL 41 ll fu oi m 4.3.4 Hành vi bầy đàn khủng hoảng tài 43 ƢỚC LƢỢNG BẰNG PHƢƠNG PHÁP HỒI QUY PHÂN VỊ .45 at nh Phương pháp hồi quy phân vị 45 5.2 Kết hồi quy phân vị 49 z 5.1 z jm ht vb KẾT LUẬN 58 k gm Kết nghiên cứu: 58 6.2 Những hàm ý hành vi bầy đàn TTCK Việt Nam 60 om l.c 6.1 n a Lu TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 n va y te re th t to DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ng hi ep w n HSX : Sở giao dịch chứng khoán thành phố HCM UBCK : Ủy ban chứng khoán TTCK : Thị trường chứng khoán lo : Tỷ suất sinh lợi ad TSSL y th : Giá trị tuyệt đối độ phân tán TSSL CSAD ju : Phương pháp bình phương tối thiểu yi OLS pl : Mơ hình định giá tài sản vốn n ua al CAPM n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU ng Danh mục bảng hi ep Bảng 3.1: Tóm tắt liệu sử dụng nghiên cứu 22 w Bảng 3.2: Bảng tóm tắt giả thuyết nghiên cứu 27 n lo Bảng 4.1: Bảng thống kê mô tả CSAD 𝑅𝑚 29 ad ju y th Bảng 4.2: Bảng kết kiểm định tính dừng biến 32 yi Bảng 4.3: Bảng kết kiểm định tồn hành vi bầy đàn 32 pl Bảng 4.4: Bảng kết kiểm định tự tương quan phương trình (1) 33 ua al Bảng 4.5: Bảng kết kiểm định phương sai thay đổi phương trình (1) 34 n va n Bảng 4.6: Bảng kết kiểm định tồn hành vi bầy đàn sau khắc phục ll fu tượng phương sai thay đổi 35 oi m Bảng 4.7: Bảng kết kiểm định phương sai thay đổi sau khắc phục tượng at nh phương sai thay đổi 36 z Bảng 4.8: Bảng kết kiểm định hành vi bầy đàn thị trường tăng giảm 37 z ht vb Bảng 4.9: Bảng kết kiểm định hành vi bầy đàn biến động TSSL 39 k jm Bảng 4.10: Bảng kết kiểm định hành vi bầy đàn khủng hoảng tài 41 gm Bảng 5.1 Bảng kết hồi quy phân vị kiểm định hành vi bầy đàn thị trường tăng giảm 46 l.c om Bảng 5.2 Bảng kết hồi quy phân vị kiểm định hành vi bầy đàn biến động a Lu TSSL 49 n Bảng 5.3: Bảng tóm tắt kết nghiên cứu 41 n va Danh mục biểu đồ th Biểu đồ 4.3: Đồ thị phân bổ biến CSAD 2008 – 08/2013 31 y Biểu đồ 4.2: Đồ thị phân bổ biến CSAD 2002 – 2007 31 te re Biểu đồ 4.1: Đồ thị phân bổ biến CSAD 2002 – 08/2013 30 t to TÓM TẮT ng Hành vi bầy đàn tượng phổ biến thị trường tài nói chung hi ep – thị trường chứng khốn nói riêng, thị trường phát triển hay phát triển Hành vi bầy đàn xem nguyên nhân góp phần làm giảm tính w n hiệu thị trường, nhiều trường hợp dẫn đến phản ứng mức, lo ad làm ổn định thị trường Việc nghiên cứu hành vi giúp nhà đầu tư có ju y th nhìn khách quan hơn, từ đưa chiến lược thích hợp yi Luận văn thực kiểm định tồn hành vi bầy đàn đặc pl ua al tính bất đối xứng hành vi điều kiện khác thị trường Nghiên cứu thực mẫu liệu cổ phiếu niêm yết Sở giao dịch chứng n n va khoán TP.HCM giai đoạn từ năm 2002 đến tháng 08/2013 Sử dụng phương pháp fu ước lượng bình phương tối thiểu (OLS) phương pháp hồi quy phân vị (QR), luận ll văn tìm thấy chứng thực nghiệm tồn hành vi bầy đàn TTCK m oi Việt Nam, chứng cho thấy hành vi bầy đàn điều kiện thị nh at trường khác thể mức độ khác (có ý nghĩa mặt thống kê) z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th GIỚI THIỆU t to ng hi 1.1 Đặt vấn đề ep Trải qua 13 năm hình thành phát triển, TTCK Việt Nam đến có w bước phát triển đáng kể chiều rộng lẫn chiều sâu Nếu so với lịch sử phát triển n lo hàng trăm năm TTCK lớn giới 13 năm hoạt động TTCK Việt ad Nam khoảng thời gian dài, nhiên, TTCK Việt Nam chứng y th tỏ vai trò thị trường vốn quan trọng kinh tế Theo thống kê ju yi UBCKNN, 13 năm hoạt động (20/7/2000 - 20/7/2013), tổng số vốn pl huy động qua thị trường khoảng 1.300.000 tỷ đồng, góp phần khơng nhỏ vào al n ua trình phát triển lớn mạnh nhiều doanh nghiệp Tuy nhiên, bên cạnh đó, TTCK va Việt Nam cịn tồn nhiều vấn đề quy mơ thị trường cịn nhỏ, tình trạng n khơng minh bạch thơng tin tính khoản thấp Chính vậy, vấn đề đặt fu ll phải tiếp tục phát triển thị trường lành mạnh, ổn định nhằm thu hút đông m oi đảo nhà đầu tư doanh nghiệp tham gia thị trường nh at TTCK Việt Nam thị trường có mức tăng trưởng z z mức biến động mạnh giới Đỉnh điểm thị trường giai đoạn 2006 – vb ht 2007 mà số giá chứng khoán VN-Index mức 1.100 điểm, với mức tăng jm trưởng năm 2006 145% đầu năm 2007 46% Tuy nhiên, bước vào giai k đoạn khủng hoảng kinh tế giới, TTCK Việt Nam giảm mạnh tạo đáy vào gm thời điểm tháng 02/2009 VN-Index mức 235 điểm Rất nhiều lý l.c om đưa để giải thích cho phát triển mãnh liệt này, phần lớn ý kiến cho rằng, a Lu nguyên nhân tâm lý đầu tư bầy đàn, đầu tư theo phong trào nhà đầu tư nước mà lý thuyết, mơ hình thị trường hiệu n n va dường khơng cịn xác TTCK Việt Nam nhiều phiên VN-Index giảm mạnh dù khơng có thơng tin xấu đưa Như th kinh tế tình hình kinh doanh doanh nghiệp cơng bố, có y phiên giao dịch số VN-Index tăng mạnh khơng có thơng tin tốt te re Trên thực tế, thực quan sát cách tổng quát, thấy có t to vậy, nhận thấy, nhà đầu tư có xu hướng khơng dựa vào phân tích cá ng nhân mà lại chạy theo hành động nhà đầu tư khác thị trường, hay nói hi ep cách khác, tâm lý bầy đàn tồn cách mạnh mẽ TTCK Việt Nam Hiệu ứng đàn bầy thuật ngữ dùng để cách mà người bị ảnh hưởng w n người xung quanh việc đưa lựa chọn Trên thị trường chứng lo ad khoán, theo Bikhchandani, S Sharma, S (2001), hành vi bầy đàn hay tâm lý bầy đàn ju y th hành vi nhà đầu tư bắt chước hành động nhà đầu tư khác tuân theo chuyển động thị trường thay dựa nguồn thơng tin chiến lược yi pl nhà đầu tư hay nói cách khác, nhà đầu tư coi hành động theo bầy đàn al (Ferruz Yargas, 2007) n ua họ thay đổi định đầu tư sở dựa theo hành động nhà đầu tư khác va n Hành vi bầy đàn dạng tâm lý vốn có người trở nên fu ll mạnh người phải định môi trường thông tin không đầy đủ, m oi độ tin cậy thông tin thấp tồn nhiều hạn chế vấn đề minh bạch thông tin nh at Một nhà đầu tư khơng tin vào chất lượng tính minh bạch thông tin, kết hợp z với khả phân tích thơng tin bị hạn chế họ thường có xu hướng bắt chước hành z ht vb động nhà đầu tư khác thị trường Trong suốt thập kỷ qua, việc nghiên jm cứu hành vi bầy đàn nhận nhiều ý từ nhà khoa học k nhà nghiên cứu thực nghiệm Một số lượng lớn mơ hình lý thuyết phát gm triển nghiên cứu thực nghiệm tiến hành để điều tra hình thành nguyên om l.c nhân tượng thị trường tài Các nhà nghiên cứu lĩnh vực tin tồn hành vi bầy đàn có tác động đến kết mơ hình a Lu định giá tài sản có tác động đến biến động giá cổ phiếu, tương ứng với n va tác động đến lợi nhuận rủi ro chứng khoán (Tân cộng sự, 2008; n Seetharaman Raj, 2011) Cũng giống đầu cơ, hành vi bầy đàn hợp lý hoảng (Demirer Kutan, 2006) Ngồi ra, hành vi bầy đàn không hợp lý xu th hệ thống tài (Hadiwibowo, 2010), đặc biệt giai đoạn khủng y thị biến động thị trường trầm trọng hơn, từ gây bất ổn te re bất hợp lý Nếu nhà đầu tư tham gia thị trượng chạy theo xu hướng chung 91 t to ng D_1*RM (1-D_1)*R2M D_1*R2M hi -1.233053 -25.06588 -24.48479 ep 0.210369 0.207787 0.006930 0.014480 0.018242 0.000000 Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 0.099089 3.691899 2.431962 -12.44391 -6.789426 -10.06792 0.0000 0.0000 0.0000 w n lo Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.011734 0.007705 2.428565 3.075570 378.3326 ad ju y th yi Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 10/20/13 Time: 05:37 Sample (adjusted): 1/01/2002 12/31/2007 Included observations: 1457 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.03231 Estimation successfully identifies unique optimal solution pl n ua al n va t-Statistic Prob 0.000749 0.170169 0.128324 4.881004 3.075218 15.07206 8.705320 -11.49436 -6.305892 -10.15188 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 at nh z z Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.011734 0.007705 1.689073 2.021398 132.7092 k jm ht vb Giai đoạn 2008 – 08/2013: l.c gm 0.164403 0.161671 0.009676 0.021200 0.055648 0.000000 Std Error oi 0.011283 1.481375 -1.475000 -30.77908 -31.21923 m C (1-D_1)*RM D_1*RM (1-D_1)*R2M D_1*R2M ll Coefficient Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat)  fu Variable om Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.1) Date: 10/20/13 Time: 08:33 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.0026342 Estimation successfully identifies unique optimal solution n a Lu n va Std Error t-Statistic Prob C (1-D_1)*RM D_1*RM (1-D_1)*R2M 0.001948 0.790397 -0.595238 -9.082381 0.000142 0.053294 0.040562 1.257821 13.75910 14.83077 -14.67491 -7.220728 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 th Coefficient y te re Variable 92 t to D_1*R2M -13.62944 ng hi ep 0.207178 0.205238 0.014241 0.003300 0.047827 0.000000 Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 1.880482 -7.247841 0.0000 w Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.017971 0.009813 0.057827 0.072939 211.2720 n lo ad y th ju Wald Test: Equation: Untitled Value df pl 6.267637 6.267637 Probability (1, 1634) 0.0124 0.0123 n ua al F-statistic Chi-square yi Test Statistic Normalized Restriction (= 0) Value Std Err -4.547057 1.816262 ll fu n va Null Hypothesis Summary: oi m C(4) - C(5) z z k jm ht vb 0.002081 0.791126 -0.588445 -8.997182 -13.72560 0.000204 0.071640 0.061003 1.636723 2.450046 y th 0.017971 0.009813 0.095577 0.120233 186.9243 te re Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic n 0.205069 0.203123 0.014171 0.003800 0.053027 0.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 va Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 10.21696 11.04311 -9.646148 -5.497072 -5.602180 Prob n C (1-D_1)*RM D_1*RM (1-D_1)*R2M D_1*R2M t-Statistic a Lu Std Error om Coefficient l.c Variable gm Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.25) Date: 10/20/13 Time: 08:34 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.0037208 Estimation successfully identifies unique optimal solution at nh Restrictions are linear in coefficients 93 t to ng Wald Test: Equation: Untitled hi ep Test Statistic Value 4.098513 4.098513 F-statistic Chi-square df Probability w 0.0431 0.0429 Value Std Err n (1, 1634) lo ad Null Hypothesis Summary: -4.728415 ju C(4) - C(5) y th Normalized Restriction (= 0) 2.335621 yi pl Restrictions are linear in coefficients ua al n Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (Median) Date: 10/20/13 Time: 08:35 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.082403 Estimation successfully identifies unique optimal solution n va ll fu oi m nh Coefficient C (1-D_1)*RM D_1*RM (1-D_1)*R2M D_1*R2M 0.008878 0.934783 -0.999887 -4.921049 -6.360054 0.000345 0.085446 0.079708 2.212390 2.642157 0.342378 0.340768 0.006876 0.016100 0.015228 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic z z t-Statistic Prob 25.76907 10.94008 -12.54439 -2.224313 -2.407145 0.0000 0.0000 0.0000 0.0263 0.0162 k jm ht vb 0.017971 0.009813 4.128620 6.278105 1129.229 om l.c gm Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Std Error at Variable n a Lu y th Std Error te re Coefficient n Variable va Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.75) Date: 10/20/13 Time: 08:35 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.057071 Estimation successfully identifies unique optimal solution t-Statistic Prob 94 t to ng C (1-D_1)*RM D_1*RM (1-D_1)*R2M D_1*R2M hi ep w Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) n lo ad 0.000514 0.047425 0.108362 4.148439 0.736272 27.08245 17.68230 -8.447987 -0.632768 -4.591290 0.348118 0.346522 0.007837 0.023500 0.023077 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.0000 0.0000 0.0000 0.5270 0.0000 0.017971 0.009813 3.613499 5.543177 891.9419 ju y th 0.013917 0.838580 -0.915441 -2.624998 -3.380437 yi pl n ua al Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 10/20/13 Time: 08:36 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.029346 Estimation successfully identifies unique optimal solution n va ll fu t-Statistic Prob 32.28702 8.858734 -6.492690 2.306649 0.663897 0.0000 0.0000 0.0000 0.0212 0.5068 k jm 0.017971 0.009813 2.125674 3.332453 624.4216 om l.c gm Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic ht vb 0.362129 0.360568 0.011249 0.031300 0.042947 0.000000 z Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 0.000629 0.061574 0.112913 0.799651 3.328014 z 0.020314 0.545466 -0.733108 1.844513 2.209459 at C (1-D_1)*RM D_1*RM (1-D_1)*R2M D_1*R2M Std Error nh Coefficient oi m Variable a Lu PHỤ LỤC 9: KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG BẰNG PP HỒI QUY PHÂN VỊ n y th Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.1) Date: 10/20/13 Time: 08:06 Sample (adjusted): 1/01/2002 08/23/2013 Included observations: 2867 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance te re Giai đoạn 2002 – 08/2013: n  va HÀNH VI BẦY ĐÀN VÀ SỰ BIẾN ĐỘNG CỦA TSSL 95 t to ng Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.024355 Estimation successfully identifies unique optimal solution hi ep w n Coefficient Std Error t-Statistic Prob C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M 0.002819 0.805459 1.047599 -16.15148 -21.77253 0.000206 0.044234 0.078700 1.202123 5.524670 13.71623 18.20893 13.31130 -13.43579 -3.940965 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.182695 0.181553 0.011340 0.005800 0.016988 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic lo Variable ad y th ju Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) yi pl 0.015300 0.009486 2.511674 3.073119 734.4295 n ua al va n Wald Test: Equation: Untitled ll fu df (1, 2862) 0.0282 0.0282 at nh 11.55157 11.55157 Probability oi F-statistic Chi-square Value m Test Statistic z z Null Hypothesis Summary: 5.621053 5.229946 k jm Std Err ht C(4) - C(5) Value vb Normalized Restriction (= 0) l.c gm Restrictions are linear in coefficients om Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.25) Date: 10/20/13 Time: 08:09 Sample (adjusted): 1/01/2002 08/23/2013 Included observations: 2867 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.047366 Estimation successfully identifies unique optimal solution n a Lu n va t-Statistic Prob C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M 0.003988 0.892561 1.311111 -15.20494 0.000207 0.054669 0.084573 1.895557 19.25529 16.32673 15.50272 -8.021358 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 th Std Error y Coefficient te re Variable 96 t to (1-D_2)*R2M -25.66389 ng hi ep 0.211633 0.210531 0.009434 0.008300 0.012752 0.000000 Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 3.575815 -7.177073 0.0000 w Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.015300 0.009486 5.206104 6.603652 1169.019 n lo ad y th ju Wald Test: Equation: Untitled yi Test Statistic df pl 9.465785 9.465785 Probability (1, 2862) 0.0021 0.0021 n ua al F-statistic Chi-square Value n va Null Hypothesis Summary: Value Std Err ll fu Normalized Restriction (= 0) 10.45895 at nh Restrictions are linear in coefficients 3.399457 oi m C(4) - C(5) z z k jm ht vb C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M 0.006136 0.828012 1.580435 -4.501743 -24.38379 0.000222 0.059468 0.091137 2.038145 4.341209 27.68232 13.92357 17.34122 -2.208745 -5.616822 th 0.015300 0.009486 7.366563 10.11244 1679.015 y Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic te re 0.271534 0.270516 0.007597 0.012800 0.013083 0.000000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0273 0.0000 n Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Prob va t-Statistic n Std Error a Lu Coefficient om Variable l.c gm Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (Median) Date: 10/20/13 Time: 08:11 Sample (adjusted): 1/01/2002 08/23/2013 Included observations: 2867 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.06839 Estimation successfully identifies unique optimal solution 97 t to ng Wald Test: Equation: Untitled hi ep Test Statistic Value 22.37090 22.37090 F-statistic Chi-square df Probability w 0.0000 0.0000 Value Std Err 19.88205 4.203582 n (1, 2862) lo ad Null Hypothesis Summary: ju C(4) - C(5) y th Normalized Restriction (= 0) yi pl Restrictions are linear in coefficients ua al n Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.75) Date: 10/20/13 Time: 08:11 Sample (adjusted): 1/01/2002 08/23/2013 Included observations: 2867 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.047366 Estimation successfully identifies unique optimal solution n va ll fu oi m at nh Coefficient Std Error C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M 0.009289 0.940171 1.982222 -3.919687 -39.28889 0.000320 0.038520 0.118592 0.614652 5.398896 0.307588 0.306620 0.008649 0.020400 0.024269 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic t-Statistic Prob 29.04929 24.40733 16.71467 -6.377086 -7.277208 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 z Variable z k jm ht vb 0.015300 0.009486 6.519757 9.416003 1272.930 om l.c gm Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) n a Lu n va Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis Summary: (1, 2862) Probability 0.0000 0.0000 th 44.71982 44.71982 df y F-statistic Chi-square Value te re Test Statistic 98 t to Normalized Restriction (= 0) ng hi C(4) - C(5) Value Std Err 35.36920 5.289020 ep Restrictions are linear in coefficients w n lo Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 10/20/13 Time: 08:12 Sample (adjusted): 1/01/2002 08/23/2013 Included observations: 2867 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.024355 Estimation successfully identifies unique optimal solution ad ju y th yi pl Coefficient Std Error ua 0.014980 0.731468 1.704225 1.311541 -27.60563 t-Statistic 0.000520 0.080799 0.105227 2.712011 3.090255 n n va Prob 28.81653 9.052886 16.19575 0.483604 -8.933124 0.0000 0.0000 0.0000 0.6287 0.0000 ll fu C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M al Variable Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.015300 0.009486 3.965294 5.806221 1003.686 oi at nh z 0.317061 0.316107 0.011537 0.028500 0.040759 0.000000 m Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) z Giai đoạn 2002 – 2007: 0.213224 0.210651 0.008524 0.004910 Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) t-Statistic Prob 13.45309 19.97979 15.47660 -19.36002 -13.10250 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 n 0.000187 0.036172 0.059020 0.778757 1.525660 a Lu 0.002519 0.722713 0.913428 -15.07675 -19.98996 om C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M l.c Std Error gm Coefficient k Variable jm Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.1) Date: 10/20/13 Time: 06:56 Sample (adjusted): 1/01/2002 12/31/2007 Included observations: 1457 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.03231 Estimation successfully identifies unique optimal solution ht vb  n y te re th 0.011734 0.007705 0.755820 0.960654 va Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var 99 t to ng Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 0.011867 0.000000 Quasi-LR statistic 383.5588 hi ep w Wald Test: Equation: Untitled n Value lo Test Statistic ad 12.11259 12.11259 Probability (1, 1223) 0.0005 0.0005 Value Std Err 4.913209 1.411714 ju y th F-statistic Chi-square df yi Null Hypothesis Summary: pl C(4) - C(5) n ua al Normalized Restriction (= 0) va Restrictions are linear in coefficients n fu ll Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.25) Date: 10/20/13 Time: 06:58 Sample (adjusted): 1/01/2002 12/31/2007 Included observations: 1457 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.062836 Estimation successfully identifies unique optimal solution oi m Prob 16.56672 19.88287 12.11275 -17.87404 -4.035906 k 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 om l.c gm 0.011734 0.007705 1.584581 2.053530 568.0673 n a Lu n va Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic t-Statistic jm 0.000211 0.040183 0.084364 0.928297 5.431158 ht vb 0.228362 0.225839 0.007667 0.006720 0.008806 0.000000 z Std Error 0.003493 0.798958 1.021875 -16.59242 -21.91964 Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) z C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M Coefficient at nh Variable y te re Test Statistic th Wald Test: Equation: Untitled Value df Probability 100 t to ng F-statistic Chi-square 1.058562 1.058562 0.3037 0.3035 Value Std Err 5.327226 5.177773 hi (1, 1223) ep Null Hypothesis Summary: w Normalized Restriction (= 0) n lo C(4) - C(5) ad Restrictions are linear in coefficients ju y th yi Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (Median) Date: 10/20/13 Time: 06:59 Sample (adjusted): 1/01/2002 12/31/2007 Included observations: 1457 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.090727 Estimation successfully identifies unique optimal solution pl n ua al n va fu Coefficient at z 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 z Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.011734 0.007705 2.399813 3.137690 606.2390 k jm ht vb l.c gm 0.235166 0.232664 0.006716 0.009750 0.009737 0.000000 Prob 19.92159 15.59536 10.00381 -9.860575 -5.073986 nh Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 0.000250 0.058259 0.125138 1.802974 5.171440 t-Statistic oi 0.004974 0.908575 1.251852 -17.77836 -26.23981 m C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M Std Error ll Variable om Wald Test: Equation: Untitled Value df Probability n a Lu Test Statistic 0.0847 0.0844 Value Std Err 8.461457 4.903960 te re (1, 1223) n 2.977121 2.977121 va F-statistic Chi-square Null Hypothesis Summary: y C(4) - C(5) Restrictions are linear in coefficients th Normalized Restriction (= 0) 101 t to ng hi ep Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.75) Date: 10/20/13 Time: 07:03 Sample (adjusted): 1/01/2002 12/31/2007 Included observations: 1457 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.062836 Estimation successfully identifies unique optimal solution w n lo ad y th Variable Coefficient ju yi C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M Std Error pl 0.000295 0.083082 0.123685 2.426632 3.846392 n ua al 0.006504 1.125806 1.830538 -21.17204 -43.86661 0.228532 0.226009 0.006871 0.014480 0.017030 0.000000 n va Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) t-Statistic Prob 22.04898 13.55048 14.80003 -8.724868 -11.40461 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.011734 0.007705 2.372703 3.075570 440.2355 ll fu Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic oi m at nh z Wald Test: Equation: Untitled z Value df Probability 30.71636 30.71636 0.0000 0.0000 Value Std Err 22.69457 4.094842 Null Hypothesis Summary: Restrictions are linear in coefficients n a Lu C(4) - C(5) om Normalized Restriction (= 0) l.c gm (1, 1223) k F-statistic Chi-square jm ht vb Test Statistic n va y te re th Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 10/20/13 Time: 07:03 Sample (adjusted): 1/01/2002 12/31/2007 Included observations: 1457 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.03231 Estimation successfully identifies unique optimal solution 102 t to ng Variable Coefficient hi ep w n C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M Std Error 0.009732 1.394737 2.502337 -27.14354 -64.07054 lo 0.000762 0.095196 0.170831 2.311562 4.270186 0.196440 0.193811 0.009855 0.021200 0.044239 0.000000 ad Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) t-Statistic Prob 12.76592 14.65123 14.64798 -11.74251 -15.00416 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ju y th Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.011734 0.007705 1.624316 2.021398 199.4649 yi pl ua al n Wald Test: Equation: Untitled Value n df Probability fu 77.17017 77.17017 (1, 1223) 0.0000 0.0000 ll oi m F-statistic Chi-square va Test Statistic Std Err 36.92700 4.203580 z ht vb C(4) - C(5) Value z Normalized Restriction (= 0) at nh Null Hypothesis Summary: Restrictions are linear in coefficients jm Giai đoạn 2008 – 08/2013: k  th 0.017971 0.009813 y 0.0000 0.0000 0.0000 0.3371 0.1739 te re Mean dependent var S.D dependent var 10.93025 5.218292 9.030521 -0.960256 -1.360298 Prob n 0.258653 0.256838 t-Statistic va Pseudo R-squared Adjusted R-squared 0.000382 0.134400 0.114837 5.786015 4.557824 n 0.004170 0.701336 1.037037 -5.556053 -6.200000 a Lu C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M Std Error om Coefficient l.c Variable gm Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.1) Date: 10/20/13 Time: 08:37 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.029346 Estimation successfully identifies unique optimal solution 103 t to ng hi ep S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 0.009890 0.007200 0.019820 0.000000 Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 1.477583 1.993107 577.9980 w n Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.25) Date: 10/20/13 Time: 08:41 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.077476 Estimation successfully identifies unique optimal solution lo ad ju y th yi pl al Coefficient Std Error n ua Variable 0.006732 0.784033 1.605041 -1.479345 -24.72265 0.000252 0.037870 0.094038 0.706283 4.257863 n va C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M ll Prob 26.66900 20.70346 17.06806 -2.094549 -5.806350 0.0000 0.0000 0.0000 0.0364 0.0000 m Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.017971 0.009813 3.650218 5.767362 1369.996 oi at nh z z 0.367090 0.365541 0.006868 0.013510 0.012878 0.000000 fu Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) t-Statistic jm ht vb k Wald Test: Equation: Untitled Probability 0.0000 0.0000 Value Std Err 23.24330 4.135365 a Lu (1, 1634) om 31.59133 31.59133 df l.c F-statistic Chi-square Value gm Test Statistic Null Hypothesis Summary: n y te re Restrictions are linear in coefficients n C(4) - C(5) va Normalized Restriction (= 0) th Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (Median) Date: 10/20/13 Time: 08:42 104 t to ng hi ep Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.082403 Estimation successfully identifies unique optimal solution w n Variable Coefficient lo ad C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M ju y th yi pl Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) Std Error t-Statistic 0.000308 0.039946 0.129339 0.750507 7.063637 0.377421 0.375897 0.006587 0.016100 0.014023 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic n ua al 0.007719 0.832485 1.650807 -2.268853 -25.50486 Prob 25.02315 20.84050 12.76345 -3.023093 -3.610726 0.0000 0.0000 0.0000 0.0025 0.0003 0.017971 0.009813 3.908619 6.278105 1351.817 n va fu ll Wald Test: Equation: Untitled (1, 1634) 0.0008 0.0007 z 11.39612 11.39612 Probability at df nh F-statistic Chi-square Value oi m Test Statistic z vb Null Hypothesis Summary: Value 6.883083 Restrictions are linear in coefficients l.c gm 23.23601 k C(4) - C(5) Std Err jm ht Normalized Restriction (= 0) n n va Std Error t-Statistic Prob y te re Coefficient a Lu Variable om Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.75) Date: 10/20/13 Time: 08:43 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.057071 Estimation successfully identifies unique optimal solution th C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M 0.011650 0.816138 1.833333 -0.203175 0.000467 0.043457 0.100288 0.668184 24.94718 18.78035 18.28066 -0.304070 0.0000 0.0000 0.0000 0.7611 105 t to (1-D_2)*R2M -28.66667 ng hi ep 0.384357 0.382850 0.007590 0.023500 0.021241 0.000000 Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 3.057953 -9.374463 0.0000 w Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic 0.017971 0.009813 3.412621 5.543177 1069.896 n lo ad Test Statistic ju y th Wald Test: Equation: Untitled Value df Probability yi 95.69378 95.69378 (1, 1634) pl 0.0000 0.0000 Null Hypothesis Summary: Value Std Err n va Normalized Restriction (= 0) n ua al F-statistic Chi-square fu 28.46349 2.909687 ll C(4) - C(5) oi m Restrictions are linear in coefficients gm t-Statistic 0.0000 0.0000 0.0000 0.0296 0.0000 om n va y te re 0.017971 0.009813 2.049470 3.332453 695.6693 n a Lu 20.60860 4.879188 9.881698 2.177177 -4.846951 Prob l.c Mean dependent var S.D dependent var Objective Objective (const only) Quasi-LR statistic k 0.000881 0.103501 0.132090 3.067795 3.474151 jm Std Error ht 0.384997 0.383491 0.010471 0.031300 0.040983 0.000000 vb Pseudo R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Quantile dependent var Sparsity Prob(Quasi-LR stat) 0.018148 0.505002 1.305273 6.679134 -16.83904 z C D_2*ARM (1-D_2)*ARM D_2*R2M (1-D_2)*R2M Coefficient z Variable at nh Dependent Variable: CSAD Method: Quantile Regression (tau = 0.9) Date: 10/20/13 Time: 08:44 Sample (adjusted): 1/01/2008 08/23/2013 Included observations: 1392 after adjustments Huber Sandwich Standard Errors & Covariance Sparsity method: Kernel (Epanechnikov) using residuals Bandwidth method: Hall-Sheather, bw=0.029346 Estimation successfully identifies unique optimal solution th