(Luận văn) tác động đồng thời của chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ đến các biến kinh tế vĩ mô ở việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH t to - - ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al NGUYỄN MINH TÂN n va ll fu oi m nh at TÁC ĐỘNG ĐỒNG THỜI CỦA CHÍNH SÁCH TÀI KHĨA z VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC BIẾN KINH TẾ VĨ MÔ Ở z ht vb VIỆT NAM k jm om l.c gm n a Lu LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n va y te re TP Hồ Chí Minh, năm 2018 t to ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re t to BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ng TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH hi ep - - w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va NGUYỄN MINH TÂN fu ll TÁC ĐỘNG ĐỒNG THỜI CỦA CHÍNH SÁCH TÀI m oi KHĨA VÀ CHÍNH SÁCH TIỀN TỆ ĐẾN CÁC BIẾN KINH nh at TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM z z vb ht Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng jm Mã ngành: 60340201 k gm om l.c LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n n va PGS.TS NGUYỄN HỒNG THẮNG a Lu NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: y te re TP Hồ Chí Minh, năm 2018 t to ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re t to ng hi LỜI CAM ĐOAN ep w Tôi xin cam đoan kết đề tài: “Tác động đồng thời sách tài khóa n lo ad sách tiền tệ đến biến kinh tế vĩ mô Việt Nam” cơng trình nghiên cứu thời điểm ju y th cá nhân chưa cơng bố cơng trình khoa học khác yi năm 2018 pl Thành phố Hồ Chí Minh, Ngày tháng n ua al n va ll fu m oi Nguyễn Minh Tân at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th MỤC LỤC t to ng TRANG PHỤ BÌA hi ep LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC w n lo DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ad y th DANH MỤC HÌNH ju DANH MỤC BẢNG yi pl CHƯƠNG I MỞ ĐẦU ua al 1.1 Lý thực nghiên cứu n va 1.2 Mục tiêu nghiên cứu n fu ll 1.3 Phương pháp nghiên cứu m oi 1.4 Bố cục luận văn nh at CHƯƠNG KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM z z 2.1 Khung lý thuyết sách tài khóa sách tiền tệ ht vb jm 2.1.1 Chính sách Tài Khóa k 2.1.2 Chính sách tiền tệ gm l.c 2.1.3 Tương tác sách tài khóa sách tiền tệ 11 om 2.2 Bằng chứng thực nghiệm 21 a Lu 2.2.1 Các nghiên cứu nước 21 n n va 2.2.2 Các nghiên cứu nước 29 3.2 Phương pháp ước lượng 35 y 3.1 Mơ hình nghiên cứu 30 te re CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 30 3.3 Biến nghiên cứu liệu 40 t to CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH 42 ng hi 4.1 Kết ước lượng hệ số ma trận 𝑩𝟎: 42 ep 4.2 Phân tích hàm phản ứng xung (IRF) 45 w n 4.2.1 Cú sốc sách tiền tệ 45 lo ad 4.2.2 Cú sốc sách tài khóa 47 y th ju 4.3 Phân rã phương sai 51 yi 4.4 Phân tích dài hạn – Mơ hình VECM 54 pl n ua al 4.4.1 Kiểm định đồng liên kết 54 n va 4.4.2 Kết Mơ hình VECM 56 ll fu KẾT LUẬN 62 oi m TÀI LIỆU THAM KHẢO at nh PHỤ LỤC z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT t to ng hi Từ viết tắt Gốc tiếng Anh Chính sách tài khóa Fiscal policy Chính sách tiền tệ Monetary policy ep Diễn giải CSTK w n lo CSTT ad y th NHNN Ngân hàng nhà nước Central bank ju yi NSNN Ngân sách nhà nước VAR Mơ hình vector tự hồi quy SVAR Mơ hình vector tự hồi quy cấu trúc IRF Hàm phản ứng xung GDP Tổng sản phẩm quốc nội GNE Tổng chi tiêu quốc gia VECM Mơ hình vector hiệu chỉnh sai số pl State Budget al n ua Vector Autoregression va n Structural Vector Autoregress ll fu oi m Impulse Response Function at nh Gross Domestic Production z z Gross National Expenditure vb ht Vector Error Correction Model k jm Tỷ giá hối đối có hiệu lực danh nghĩa đa Nominal Effective Exchange Rate om l.c phương gm NEER n a Lu n va y te re DANH MỤC HÌNH t to Hình 3.1: Đường Rahn 33 ng hi Hình 4.1: Modulus vịng trịn đơn vị - độ trễ 44 ep Hình 4.2: Phản ứng xung biến số vĩ mô đến cú sốc lãi suất (shock 11) 46 w n Hình 4.3: Phản ứng xung biến vĩ mô đến cú sốc chi tiêu phủ G (shock 4) 47 lo ad Hình 4.4: Phản ứng xung biến vĩ mô đến thuế TAX (Shock 5) 49 y th Hình 4.5: Phản ứng xung biến vĩ mô đến cú sốc nợ DEBT (Shock 6) 50 ju yi Hình 4.6: Kiểm định tính ổn định mơ hình VECM: 58 pl n ua al Hình 4.7: Kiểm định phần dư VECM 58 n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC BẢNG t to Bảng 4.1: Ước lượng hệ số ma trận Bo 45 ng hi Bảng 4.2: Phân rã phương sai GDP 51 ep Bảng 4.3: Phân rã phương sai lạm phát 52 w n Bảng 4.4: Phân rã phương sai lãi suất 53 lo ad Bảng 4.5: Kiểm định đồng liên kết -Kiểm định Trace 55 y th Bảng 4.6: Kiểm định đồng liên kết - Kiểm định Max – Eigen 55 ju yi Bảng 4.7: Ước lượng mơ hình VECM 56 pl ua al Bảng 4.8: Hệ số hiệu chỉnh mơ hình VECM 59 n Bảng 4.9: Phân rã phương sai biến GDP - mơ hình VECM 60 va n Bảng 4.10: Phân rã phương sai biến lãi suất - Mơ hình VECM 61 ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re 64 chắn để lại cho hệ tương lai khoản nợ khổng lồ Đối với Việt Nam t to cần tiến hành cơng nghiệp hóa đại hóa, việc vay nợ nước ngồi cần ng thiết, song vay mượn sử dụng nguồn vốn vay có hiệu vấn đề hi ep phải quan tâm; nên vay tiền để đầu tư vào hạ tầng sở thiết yếu nhằm phục vụ phát triển kinh tế xóa đói giảm nghèo Các học kinh nghiệm cho w thấy, việc xây dựng chiến lược nợ nước quốc gia để đảm bảo cân đối n lo vĩ mơ có ý nghĩa quan trọng Việt Nam nay, mức độ nợ nước ad ju y th ngày gia tăng, hiệu sử dụng vốn vay lại hiệu yi Cần xem xét thêm việc xây dựng quan phối hợp Bộ Tài chính, Kho bạc pl nhà nước NHNN nhằm chia thơng tin tạo trí việc triển khai al ua thực nhiệm vụ quản lý nợ cơng quản lý tiền tệ Ngồi ra, việc NHNN n Bộ Tài phối hợp nhằm định khung mục tiêu sách cho giai đoạn va n trung hạn để tạo chủ động linh hoạt q trình phối hợp sách fu ll để đạt mục tiêu chung điều tiết vĩ mô kinh tế m oi Do số quan sát chưa đủ lớn, liệu tính tốn nội suy độ bền vững nh at kết chưa cao Cung tiền biến số đại diện tốt cho sách tiền tệ z chưa đưa vào mơ hình để phân tích, đề xuất hướng nghiên cứu mở rộng z ht vb tăng thêm số quan sát chọn lọc biến phù hợp đưa vào mơ hình để đánh giá vai jm trò cú sốc cung tiền gây cho sách tài khóa biến số khác; k xem xét chế quyền lực điều hành nhà làm CSTK CSTT (bên gm om l.c nắm quyền chủ động hơn) thời kỳ hướng n a Lu n va y te re TÀI LIỆU THAM KHẢO t to [1] Bagliano, F.C and Favero, C.A (1998), “Measuring Monetary Policy with VAR ng Models: An Evaluation”, European Economic Review, 42, 1069-1112 hi ep [2] Blanchard, O and Perotti, R (2002), “An Empirical Characterisation of the Dynamic Effects of Changes in Government Spending and Taxes on Output”, w n The Quarterly Journal of Economics, 117, 1329-1368 lo [3] Blanchard, O and Quah, D (1989), “The Dynamic Effects of Aggregate ad y th Demand and Supply Disturbances”, The American Economic Review, 79, ju 655—673 yi [4] Bohn, H (2007), “Are Stationarity and Cointegration Restrictions Really pl ua al Necessary for the Intertemporal Budget Constraint?”, Journal of Monetary n Economics, 54, 1837-1847 n va [5] Buckle, R.A., et, all (2007), “A Structural VAR Business Cycle Model for a ll fu Volatile Small Open Economy”, Economic Modelling, 24, 990-1017 Canova, F and Nicoló, G (2002), “Monetary Disturbances Matter for Business oi m [6] nh Fluctuations in the G7”, Journal of Monetary Economics, 49, 1131-1159 at [7] Canova, F and Pappa, E (2007), “Price Differentials in Monetary Unions: The z z Role of Fiscal Shocks”, The Economic Journal, 117, 713-737 vb ht [8] Canova, F and Paustian, M (2007), “Measurement with Some Theory: Using jm Sign Restrictions to Evaluate Business Cycle Models”, paper presented at the k l.c Chari, V.V., et, all (2005), “A Critique of Structural VARs Using Real Business om [9] December 2007 gm Reserve Bank of Australia Workshop, Monetary Policy in Open Economies, a Lu Cycle Theory”, Federal Reserve Bank ofMinneapolis, working paper #631 n [10] Chow, G.C and Lin, A (1971), “Best Linear Unbiased Interpolation, manuscript y [11] Chung, H and Leeper, E.M (2007), “What Has Financed Government Debt?” te re of Economics and Statistics, 53, 372-375 n va Distribution, and Extrapolation of Time Series by Related Series”, The Review [12] Claus, I., A Gill, A., Lee, B., and McLellan, N (2006), “An Empirical Investigation of Fiscal Policy in New Zealand”, New Zealand Treasury t to Working Paper, 06/08 ng hi [13] Christiane Baumeister and James Hamilton, D (2014) “Sign Restrictions, ep Structural Vector Autoregressions, and Useful Prior Information” [14] Dungey, Mand Fry, R.A (2007), “The Identification of Fiscal andMonetary w n Policy in a Structural VAR”, CAMA Working Paper 29-2007 lo ad [15] Dungey, M and Pagan, A.R (2000), “A Structural VAR Model of the Australian ju y th Economy”, The Economic Record, 76, 321-342 yi [16] Dungey, M and Pagan, A.R (2008), “Extending a Structural VAR Model of the pl Australian Economy”, NCER Working Paper No 21 al n ua [17] Faust, J (1998), “The Robustness of Identified VAR Conclusions about Money”, va Carnegie-Rochester Series on Public Policy, 49, 207-244 n [18] Faust, J and Leeper, E (1997), “When Long Run Identifying Restrictions fu ll Give Reliable Results”, Journal of Business and Economic Statistics, 15, 345- oi m 353 nh at [19] Fry, Renée and Adrian Pagan (2011) "Sign Restrictions in Structural Vector z Autoregressions: A Critical Review," Journal of Economic Literature 49(4): z ht vb 938-960 k NBER Working Paper 12822 jm [20] Favero, C.A and Giavazzi, F (2007), “Debt and the Effects of Fiscal Policy”, gm [21] Fry, R.A and Pagan, A.R (2007), “Some Issues in Using Sign Restrictions for om l.c Identifying Structural VARs”, NCER Working Paper #14 [22] Giáo trình kinh tế vĩ mơ, PGS.TS Nguyễn Minh Tuấn - ThS Trần Nguyễn n a Lu Minh Ái Linear Regression Model," Journal of the American Statistical Association, 57, y te re [24] Goldberger, A.S (1962) "Best Linear Unbiased Predic-tion in the Generalized n va [23] Giáo trình Exchange rates and international finance Laurence Copelan 369-375 [25] Iris Claus, Aaron Gill, Boram Lee and Nathan McLellan (2006), “An empirical investigation of fiscal policy in New Zealand” [26] Leeper, E.M., T Walker and S Yang (2008), “Fiscal Foresight: Analytics and Econometrics”, manuscript, Indiana University t to [27] Levtchenkova, S., Pagan.A.R and Robertson, J (1998), “Shocking Stories”, ng hi Journal of Economic Surveys, 12, 507-526 ep [28] Mala Raghavan and Param Silvapulle (2007), “ Structural VAR Approach to Malaysian Monetary Policy Framework: Evidence from the Pre- and Post-Asian w n Crisis Periods” lo ad [29] Mountford, A and Uhlig, H (2005), “What are the Effects of Fiscal Policy ju y th Shocks”, Discussion Paper 2005-039, SFB 649, Humboldt-Universitat, Berlin yi [30] Nguyễn Thị Liên Hoa & Trần Đặng Dũng (2013), “Nghiên cứu lạm phát pl al Việt Nam theo phương pháp SVAR” Tạp chi phát triển hội nhập, số 10(20) – n ua Tháng 05 – 06/2013 n va [31] Nguyễn Thị Ngọc Trang & Lục Văn Cường (2012), “Sự chuyển dịch tỷgiá hối ll fu đoái vào mức giá VN”, Tạp chí Phát triển & hội nhập, Số (17), Trang oi m 7-13 at nh [32] Pagan, A.R and Pesaran, M.H (2008), “On the Econometric Analysis of Structural Systems with Permanent and Transitory Shocks and Exogenous z z Variables”, Journal of Economic Dynamics and Control, forthcoming vb ht [33] Perotti, R (2002), “Estimating the Effects of Fiscal Policy in OECD Countries”, jm European Network of Economic Policy Research Institutes, Working Paper No k gm 15, October 2002 l.c [34] Uhlig, H (2005), “What are the Effects of Monetary Policy on Output? Results n a Lu 52, 381-419 om from an Agnostic Identification Procedure”, Journal of Monetary Economics, n va y te re t to PHỤ LỤC ng Phụ lục 1: Mơ hình VAR hi ep Vector Estimates Autoregression w n Date: 12/08/17 Time: 17:14 (adjusted): 2001Q4 lo ad Sample 2016Q4 y th Included observations: 61 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] ju PX PM yi D(YSTAR) D(G) D(TAX) D(DEBT) D(GNE) D(GDP) INF D(VNI) D(SHORT) D(NEER) pl al 2.389313 1.991696 4.256604 6.549698 -1.087566 0.726090 (0.17798) (1.52092) (1.12636) (5.28222) (5.15821) (2.02227) (2.38264) [ 1.35642] [ 1.57096] [ 1.76825] [ 0.80584] [ 1.26976] [-0.53779] [ 0.30474] D(YST AR(-2)) -0.189014 -0.813679 0.307695 -3.575220 -2.465259 0.362494 0.964712 n ua D(YST AR(-1)) 0.241415 -1.044968 -59.54989 11.96389 3.593878 -0.283484 (1.95381) (67.2140) (7.72783) (7.18366) (1.03510) n va [-0.53484] [-0.88597] [ 1.54816] [ 0.50029] [-0.27387] ll fu oi m 1.787120 -6.294594 -5.796385 -5.614774 0.881791 (1.41546) (1.04826) (4.91594) (4.80053) (1.88204) (2.21743) [-0.57485] [ 0.29353] [-0.72727] [-0.51354] [ 0.19261] [ 0.43506] PX(-1) -0.025587 0.637745 0.297094 -0.039086 -0.529965 0.754300 -0.005071 -0.323602 (0.03928) (0.33569) (0.24860) (1.16585) (1.13848) (0.44634) (0.52588) [-0.65136] [ 1.89983] [ 1.19506] [-0.03353] [-0.46550] [ 1.68997] [-0.00964] [-0.75042] [ 0.15553] [-0.82249] [ 1.04072] [ 0.25188] PX(-2) -0.012314 -0.245518 -0.108218 1.244348 1.745646 -0.271495 -0.267029 0.299353 (0.03421) (0.29238) (0.21653) (1.01544) (0.99160) (0.38876) (0.45803) (0.37560) [-0.35990] [-0.83972] [-0.49978] [ 1.22542] [ 1.76043] [-0.69837] [-0.58299] [ 0.79701] [ 1.01454] [-0.14759] [ 1.75346] [-2.62948] PM(-1) 0.113418 -0.590511 -0.382101 1.602574 1.129836 -0.904997 0.126159 0.188653 -0.180336 -0.440142 -2.020437 -0.040962 (0.05319) (0.45454) (0.33662) (1.57862) (1.54156) (0.60437) (0.71207) (0.58391) [ 2.13230] [-1.29915] [-1.13511] [ 1.01517] [ 0.73292] [-1.49743] [ 0.17717] [ 0.32309] [-0.00898] [-0.19058] [-0.94110] [-0.13241] PM(-2) 0.082840 -0.019276 -0.129833 -3.571838 -3.820932 0.483731 -0.078186 -0.469588 -8.663206 0.313408 -1.582538 0.623547 (0.04420) (0.37769) (0.27971) (1.31173) (1.28093) (0.50219) (0.59168) [ 1.87430] [-0.05104] [-0.46417] [-2.72300] [-2.98293] [ 0.96325] [-0.13214] [-0.96785] [-0.51903] [ 0.16331] [-0.88712] [ 2.42582] D(G(1)) -0.018301 -0.068228 0.049720 -0.377305 0.216493 0.065702 0.044979 0.319756 -2.423136 -0.288219 -1.362868 0.078844 (0.01081) (0.09236) (0.06840) (0.32077) (0.31324) (0.12281) (0.14469) (0.11865) [-1.69328] [-0.73870] [ 0.72689] [-1.17623] [ 0.69113] [ 0.53500] [ 0.31086] [ 2.69497] [-0.59366] [-0.61416] [-3.12410] [ 1.25431] (1.81833) (62.5532) (7.19197) (6.68553) (0.96333) [ 0.98284] [-0.10063] [-0.80595] [-0.83984] [ 0.91536] at nh (0.16564) [-1.14112] z z (14.8349) (1.70563) (1.58552) (0.22846) 13.10896 -0.219259 2.421476 -0.523229 k jm ht vb (0.43123) 2.307237 -1.402862 1.650090 0.057544 gm (12.9211) (1.48558) (1.38097) (0.19899) om l.c n a Lu (20.0873) (2.30951) (2.14688) (0.30935) n va (16.6912) (1.91905) (1.78391) (0.25705) y te re (0.48519) th (4.08172) (0.46929) (0.43624) (0.06286) t to D(G(2)) -0.012027 -0.546188 -0.092404 0.088800 0.203412 0.078826 -6.927078 -0.456875 -1.507730 0.135137 (0.09826) (0.07277) (0.34128) (0.33326) (0.13066) (0.15394) (0.12623) [-1.04587] [-0.15086] [ 0.31115] [-1.60043] [-0.27727] [ 0.67965] [ 1.32138] [ 0.62445] [-1.59515] [-0.91506] [-3.24855] [ 2.02070] 0.140683 0.000361 -0.560563 -1.050257 -0.010819 -0.007167 -0.325005 5.496848 0.459105 2.015827 -0.109357 (0.10119) (0.07494) (0.35145) (0.34320) (0.13455) (0.15853) (4.47205) (0.51417) (0.47796) (0.06887) [ 1.39023] [ 0.00481] [-1.59500] [-3.06020] [-0.08041] [-0.04521] [-2.50013] [ 1.22916] [ 0.89291] [ 4.21755] [-1.58787] ng -0.014824 0.022643 (0.01150) (4.34258) (0.49928) (0.46412) (0.06688) hi ep w D(TAX( -1)) 0.010775 n ad [ 0.90990] lo (0.01184) (0.13000) y th 0.072654 -0.007016 (0.01287) (0.11001) (0.08147) [ 0.66675] [ 0.66046] [-0.08612] D(DEB T(-1)) 0.017769 0.078434 0.037884 -0.081659 -0.067180 0.230580 -0.038021 -0.108650 -1.635649 0.452137 -0.266655 0.144797 (0.01461) (0.12482) (0.09244) (0.43349) (0.42332) (0.16596) (0.19553) [ 1.21655] [ 0.62840] [ 0.40984] [-0.18837] [-0.15870] [ 1.38937] [-0.19444] [-0.67761] [-0.29653] [ 0.71293] [-0.45231] [ 1.70456] D(DEB T(-2)) 0.021365 0.007240 0.024275 -0.045060 0.058782 0.111787 -0.102645 -0.009698 (0.01510) (0.12904) (0.09556) (0.44816) (0.43764) (0.17158) (0.20215) [ 1.41486] [ 0.05611] [ 0.25402] [-0.10054] [ 0.13432] [ 0.65153] [-0.50776] [-0.05850] [ 0.41142] [-0.75982] [ 0.66946] [ 0.82645] D(GNE (-1)) -0.001381 0.182651 0.141458 0.205307 0.400408 -0.087140 0.150711 0.154808 14.17859 -0.005536 0.898815 -0.075137 (0.01477) (0.12624) (0.09349) (0.43844) (0.42815) (0.16786) (0.19777) (0.16217) (5.57902) (0.64144) (0.59627) (0.08592) [-0.09351] [ 1.44683] [ 1.51304] [ 0.46826] [ 0.93520] [-0.51913] [ 0.76206] [ 0.95458] [ 2.54141] [-0.00863] [ 1.50739] [-0.87453] D(GNE (-2)) 0.013345 0.076047 0.001763 -0.359771 -0.121709 -0.006234 -0.239358 -0.042483 (0.01350) (0.11536) (0.08543) (0.40063) (0.39123) (0.15338) (0.18071) [ 0.98861] [ 0.65924] [ 0.02064] [-0.89801] [-0.31109] [-0.04065] [-1.32452] [-0.28668] [ 0.66035] [ 0.06498] [ 1.51603] [-1.52612] D(GDP (-1)) 0.022944 -0.059694 0.004364 -0.145397 -0.414835 0.059423 0.129558 -0.548850 -4.848075 0.137625 -0.859488 0.015934 (0.01597) (0.13649) (0.10108) (0.47402) (0.46289) (0.18148) (0.21382) (0.17533) [ 1.43651] [-0.43736] [ 0.04318] [-0.30673] [-0.89618] [ 0.32744] [ 0.60593] [-3.13033] [-0.80376] [ 0.19845] [-1.33325] [ 0.17154] D(GDP (-2)) -0.015500 -0.108718 -0.047622 -0.612200 -0.727320 0.138681 0.063708 -0.307496 -15.02563 -0.582875 -2.312226 0.188653 (0.01564) (0.13365) (0.09898) (0.46416) (0.45326) (0.17770) (0.20937) (0.17169) [-0.99105] [-0.81347] [-0.48115] [-1.31894] [-1.60463] [ 0.78041] [ 0.30429] [-1.79104] [-2.54402] [-0.85835] [-3.66296] [ 2.07409] ju D(TAX( -2)) 0.008583 yi 0.179578 -0.062658 -0.039248 -0.258389 -0.130858 8.110615 0.620584 2.107411 -0.178669 (0.38205) (0.37308) (0.14627) (0.17233) (4.86145) (0.55894) (0.51958) (0.07487) (0.14131) pl [ 0.47004] [-0.16795] [-0.26833] [-1.49937] [-0.92600] [ 1.66835] [ 1.11029] [ 4.05599] [-2.38649] n ua al n va (0.16034) (5.51601) (0.63420) (0.58954) (0.08495) ll fu oi m (5.70268) (0.65566) (0.60949) (0.08782) at nh (0.16577) 2.346218 -0.498184 0.408030 0.072580 z z k jm ht vb gm l.c (5.09789) (0.58612) (0.54485) (0.07851) om (0.14819) 3.366417 0.038085 0.826007 -0.119813 n a Lu va n (6.03173) (0.69349) (0.64466) (0.09289) y te re th (5.90626) (0.67906) (0.63125) (0.09096) 0.008125 0.009560 0.021366 0.028077 0.001120 0.000635 0.004695 1.306580 0.000717 0.014276 0.001923 (0.00048) (0.00413) (0.00306) (0.01434) (0.01400) (0.00549) (0.00647) (0.00530) (0.18243) (0.02097) (0.01950) (0.00281) [-1.62832] [ 1.96812] [ 3.12719] [ 1.49029] [ 2.00545] [ 0.20403] [ 0.09827] [ 0.88533] [ 7.16203] [ 0.03418] [ 0.73218] [ 0.68431] INF(-2) 7.15E-05 -0.006930 -0.007658 -0.012714 -0.021465 -0.001980 -0.000550 -0.002911 -0.492342 0.005396 -0.020590 -0.002418 (0.00042) (0.00358) (0.00265) (0.01244) (0.01215) (0.00476) (0.00561) [ 0.17049] [-1.93458] [-2.88658] [-1.02190] [-1.76668] [-0.41563] [-0.09795] [-0.63261] [-3.10987] [ 0.29645] [-1.21688] [-0.99195] t to INF(-1) -0.000787 ng hi ep (0.00460) (0.15832) (0.01820) (0.01692) (0.00244) w n lo ad D(VNI( -1)) 0.002540 0.020884 0.009869 -0.035949 -0.039082 0.012222 -0.006963 -0.060871 -0.404953 0.140153 -0.188913 0.022743 y th (0.03275) (0.02426) (0.11375) (0.11108) (0.04355) (0.05131) [ 0.66266] [ 0.63761] [ 0.40685] [-0.31603] [-0.35183] [ 0.28064] [-0.13571] [-1.44671] [-0.27977] [ 0.84216] [-1.22115] [ 1.02029] D(VNI( -2)) 0.002027 -0.002011 0.008906 (0.00321) (0.02740) (0.02029) (0.09517) (0.09294) (0.03644) (0.04293) [ 0.63196] [-0.07337] [ 0.43881] [ 0.65538] [ 0.65753] [-0.21093] [-0.50696] [-0.55591] [ 0.76348] [ 0.47570] [-0.68870] [-0.31624] D(SHO RT(-1)) -0.004271 -0.048572 -0.023048 -0.169078 -0.133967 -0.051057 0.002862 ju (0.00383) (0.04208) (1.44747) (0.16642) (0.15470) (0.02229) yi pl (0.03520) 0.924611 0.066236 -0.089141 -0.005898 (1.21105) (0.13924) (0.12943) (0.01865) n ua al 0.062375 0.061111 -0.007686 -0.021764 -0.019570 n va 1.292705 0.021688 0.021618 -0.011877 (0.04728) (1.62662) (0.18702) (0.17385) (0.02505) ll fu 0.077932 (0.03681) (0.02726) (0.12783) (0.12483) (0.04894) (0.05766) [-1.31964] [-0.84552] [-1.32265] [-1.07318] [-1.04325] [ 0.04964] D(SHO RT(-2)) -0.006173 -0.048183 -0.035918 0.031153 -0.041138 0.000840 0.011240 (0.00381) (0.03259) (0.02413) (0.11317) (0.11052) (0.04333) (0.05105) [-1.61893] [-1.47864] [-1.48836] [ 0.27527] [-0.37223] [ 0.01940] [ 0.22018] [-1.37450] [-0.81820] [-0.63240] [-3.48377] [ 0.43224] D(NEE R(-1)) -0.010165 -0.462343 -0.547612 -0.636264 -0.456296 0.004527 -0.403029 0.333960 -7.732595 0.888846 -0.484153 -0.374123 (0.02998) (0.25615) (0.18970) (0.88962) (0.86874) (0.34059) (0.40128) (0.32906) [-0.33913] [-1.80496] [-2.88673] [-0.71521] [-0.52524] [ 0.01329] [-1.00436] [ 1.01490] [-0.68309] [ 0.68294] [-0.40017] [-2.14606] D(NEE R(-2)) -0.023147 -0.433069 -0.286872 0.435199 0.205493 -0.655381 -0.017359 0.144816 -11.34459 -0.038302 -0.642750 -0.032170 (0.03307) (0.28258) (0.20927) (0.98139) (0.95836) (0.37572) (0.44268) (0.36300) [-0.69999] [-1.53258] [-1.37082] [ 0.44345] [ 0.21442] [-1.74432] [-0.03921] [ 0.39894] [-0.90845] [-0.02668] [-0.48158] [-0.16728] -0.721038 5.582278 6.060180 3.547274 6.808048 -0.281193 1.061259 1.423402 -29.27558 8.014819 -2.213222 -0.543423 (0.19885) (1.69929) (1.25846) (5.90171) (5.76316) (2.25944) (2.66208) (2.18295) [-3.62597] [ 3.28506] [ 4.81554] [ 0.60106] [ 1.18130] [-0.12445] [ 0.39866] [ 0.65206] [-0.38984] [ 0.92827] [-0.27575] [-0.46989] Rsquare d 0.681867 0.619114 0.655707 0.654482 0.646745 0.241747 0.286203 0.502864 oi m (0.00431) [-0.99167] [ 1.64818] [ 0.79472] [ 0.11597] [ 0.12435] [-0.47414] at nh z -0.057537 -1.178271 -0.104707 -0.536192 0.009586 z (0.04186) (1.44007) (0.16557) (0.15391) (0.02218) k jm ht vb gm (11.3201) (1.30151) (1.20986) (0.17433) om l.c a Lu (12.4878) (1.43577) (1.33467) (0.19231) n n va te re C (75.0968) (8.63415) (8.02615) (1.15650) y th 0.956208 0.352516 0.807261 0.498888 t to 0.365191 0.426178 0.424137 0.411242 -0.263755 -0.189661 0.171440 0.927014 -0.079140 0.678769 0.164814 Sum sq resids 0.000703 0.051315 0.028144 0.618959 0.590239 0.090721 0.125935 0.084682 100.2187 1.324785 1.144777 0.023768 S.E equatio n 0.004418 0.037755 0.027960 0.131123 0.128045 0.050200 0.059146 0.048500 1.668488 0.191832 0.178324 0.025695 Fstatistic 3.215012 2.438191 2.856748 2.841307 2.746227 0.478232 0.601438 1.517284 32.75307 0.816660 6.282549 1.493344 53.45774 54.90686 112.0253 102.0220 114.1263 -101.6979 30.24828 34.70251 152.8784 ng Adj Rsquare d 0.469779 hi ep w n lo ad 129.4045 147.7242 Akaike AIC -7.713896 -3.423099 -4.023743 Schwa rz SC -6.848783 -2.557987 -3.158631 Mean depen dent 0.004675 4.619663 4.612966 0.038663 0.040649 0.008094 0.035685 S.D depen dent 0.006067 0.047386 0.036911 0.172791 0.166876 0.044655 0.054226 ju y th Log likeliho od 260.2738 yi -0.933041 -0.980553 -2.853289 -2.525312 -2.922174 pl -0.067928 -0.115440 -1.988176 -1.660200 -2.057061 4.154030 -0.172075 -0.318115 -4.192734 5.019143 0.693038 0.546997 -3.327621 n ua al 7.920000 0.016402 -0.007893 -0.009145 0.053282 6.175938 0.184664 0.314630 0.028116 n va 0.015564 ll fu oi resid nh Determinant covariance m Determinant resid covariance (dof adj.) 1.64E-31 2.93E-34 at Log likelihood 1316.332 z vb -22.94103 jm ht Schwarz criterion z Akaike information criterion -33.32237 k Phụ lục 2: Mơ hình SVAR gm Structural VAR Estimates l.c Date: 12/08/17 Time: 17:42 om Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q4 Included observations: 61 after adjustments a Lu Estimation method: method of scoring (analytic derivatives) n Convergence achieved after 183 iterations va Structural VAR is over-identified (32 degrees of freedom) n te re Model: Ae = Bu where E[uu']=I y Restriction Type: short-run pattern matrix th A= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C(5) 0 0 0 0 0 C(6) C(11) 0 0 0 0 C(7) C(12) C(16) 0 0 C(1) 0 C(8) 0 C(18) C(25) 0 0 0 C(13) C(19) C(23) 0 0 0 0 C(20) C(26) C(31) C(33) 0 C(9) C(14) C(21) C(27) C(29) C(34) C(2) C(3) C(10) C(15) C(17) C(22) C(24) C(28) C(30) C(32) 0 0 0 0 0 yi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ua 0 0 0 0 C(40) 0 0 0 C(41) 0 0 0 C(42) 0 0 ll C(43) 0 0 oi 0 C(44) 0 0 0 C(45) 0 0 C(46) ng w t to hi ep n lo ad C(36) 0 C(37) 0 0 C(38) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 fu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 al C(39) n n va at nh m ju C(35) pl y th B= C(4) z Std Error z-Statistic Prob z Coefficient 10.22813 11.69521 0.874558 0.3818 C(5) -0.838225 0.064143 -13.06798 0.0000 C(6) -0.011861 0.095535 -0.124150 0.9012 C(7) 0.424420 0.090586 4.685285 0.0000 C(8) 0.086181 0.065477 1.316210 0.1881 C(9) -1.517797 1.234915 -1.229070 0.2190 C(10) 1.522206 1.791992 0.849449 0.3956 C(11) 0.012567 0.097832 0.128450 0.8978 C(12) -0.223852 0.092764 -2.413128 0.0158 C(13) -4.890378 1.691935 -2.890405 0.0038 C(14) 1.368262 1.151636 1.188103 0.2348 C(15) -2.177911 2.521100 -0.863873 0.3877 C(16) 0.138963 0.121388 1.144778 0.2523 C(17) -3.188917 3.665445 -0.869995 0.3843 th C(4) y -0.875017 0.3816 te re 9.836469 n -8.607074 va C(3) n -0.810845 0.4175 a Lu 14.07683 om -11.41413 l.c C(2) gm -2.733728 0.0063 k 1.285103 jm -3.513121 ht vb C(1) 0.160520 -1.120318 0.2626 C(19) -9.904274 4.307898 -2.299097 0.0215 C(20) -13.25104 232.7116 -0.056942 0.9546 C(21) -2.087449 1.786966 -1.168152 0.2427 C(22) -1.314619 1.611786 -0.815629 0.4147 C(23) -1.918297 10.28939 -0.186434 0.8521 C(24) 0.929959 -0.736471 0.4614 C(25) -0.002021 0.009389 -0.215276 0.8296 C(26) 0.628449 12.01515 0.052305 0.9583 C(27) -0.021695 0.028065 C(28) -0.041935 y th -0.773044 0.4395 0.048293 -0.868347 0.3852 C(29) 1.569753 1.015311 1.546081 0.1221 C(30) -0.900491 1.040219 -0.865675 0.3867 C(31) -29.62815 567.7222 -0.052188 0.9584 C(32) 1.927391 2.108835 0.913960 0.3607 C(33) -396.0748 7435.479 -0.053268 0.9575 C(34) 1.350405 7.127236 0.189471 0.8497 C(35) 0.004418 0.000400 11.04536 0.0000 C(36) 0.037755 0.003418 11.04536 0.0000 C(37) 0.027960 0.002531 11.04536 0.0000 C(38) 0.131123 0.011871 11.04536 0.0000 C(39) 0.065690 0.005947 11.04536 0.0000 C(40) 0.050193 0.004544 11.04536 0.0000 C(41) 0.047587 0.004308 11.04536 0.0000 C(42) -0.044290 0.004089 -10.83146 0.0000 C(43) 1.498008 0.139183 10.76288 0.0000 C(44) 8.285063 155.1876 0.053387 0.9574 C(45) 0.330185 0.206292 1.600566 0.1095 C(46) 0.174191 0.199337 0.873851 0.3822 Log likelihood 1023.941 ng -0.179833 w t to C(18) hi ep -0.684888 n lo ad ju yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm a Lu LR test for over-identification: n Chisquare(32) 198.7591 n va Probability 0.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.838225 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 th 1.000000 y te re Estimated A matrix: 0.000000 -0.011861 0.012567 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.424420 -0.223852 0.138963 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -3.513121 0.000000 0.000000 0.086181 0.000000 0.000000 -0.179833 1.000000 -0.002021 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -4.890378 0.000000 -9.904274 -1.918297 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -13.25104 0.000000 0.628449 1.000000 -29.62815 -396.0748 0.000000 0.000000 0.000000 -1.517797 1.368262 0.000000 -2.087449 0.000000 -0.021695 1.569753 1.000000 1.350405 10.22813 1.522206 -2.177911 -3.188917 -1.314619 -0.684888 -0.041935 -0.900491 1.927391 1.000000 ng 0.000000 ep t to 0.000000 hi w -11.41413 -8.607074 n lo Estimated B matrix: 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.037755 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.027960 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.131123 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.065690 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.050193 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.047587 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.044290 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.498008 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 8.285063 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.330185 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.174191 ju 0.000000 y th ad 0.004418 yi pl n ua al 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 Phụ lục 3: Mơ hình VECM Vector Error Correction Estimates Date: 12/09/17 Time: 09:46 Sample (adjusted): 2001Q4 2016Q4 t to Included observations: 61 after adjustments ng Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] hi ep Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2 G(-1) 1.000000 0.000000 CointEq4 CointEq5 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.000000 w CointEq3 n 0.000000 1.000000 DEBT(-1) 0.000000 0.000000 GNE(-1) 0.000000 0.000000 GDP(-1) 0.000000 0.000000 al VNI(-1) -0.039823 -0.296872 -0.697051 0.059801 0.086033 (0.04599) (0.20455) (0.57931) (0.04901) n (0.06539) [-0.86590] [-1.45133] [-1.20324] [ 1.22009] fu [ 1.31577] 0.129561 0.562123 1.439076 0.071414 (0.02780) (0.12366) (0.35022) (0.02963) (0.03953) [ 4.65990] [ 4.54567] [ 4.10906] [ 2.41008] [ 0.47827] 2.746985 6.708088 12.40898 1.941902 -0.064645 (0.17275) (0.76833) (2.17600) (0.18411) (0.24560) [ 15.9017] [ 8.73069] [ 5.70267] [ 10.5478] [-0.26321] -2.841099 10.06628 37.81474 -4.703741 -4.919412 (0.59394) (2.64169) (7.48151) (0.63299) (0.84442) [-4.78345] [ 3.81055] [ 5.05443] [-7.43097] [-5.82576] C 2.606078 -139.3782 -424.8290 22.42490 43.73385 Error Correction: D(G) D(DEBT) D(GNE) D(GDP) D(VNI) D(SHORT) D(NEER) D(YSTAR) CointEq1 -1.612393 -0.547985 -0.315129 0.526848 0.397934 0.519343 1.036606 -0.059619 0.000504 (0.44425) (0.42982) (0.17200) (0.18776) (0.14575) (0.68939) (0.60504) (0.08537) (0.01858) [3.62948] [-1.27491] [-1.83219] [ 2.80592] [ 2.73032] [ 0.75334] [ 1.71328] [-0.69833] [ 0.02710] 0.169098 -0.935701 0.305354 -0.096286 -0.283205 0.072269 -0.902319 -0.045279 -0.007382 lo TAX(-1) ad ju y th yi pl 0.000000 n ua va ll oi m SHORT(-1) 0.018905 at nh z z ht vb NEER(-1) k jm om l.c gm YSTAR(-1) n a Lu n va D(TAX) y te re CointEq2 (0.08941) (0.01946) [ 0.36345] [-2.07865] [ 1.69520] [-0.48965] [-1.85540] [ 0.10010] [-1.42399] [-0.50641] [-0.37928] 0.050366 0.341947 -0.168695 -0.015186 0.024871 0.132051 0.062740 0.038317 0.000813 (0.17355) (0.16791) (0.06719) (0.07335) (0.05694) (0.26931) (0.23637) (0.03335) (0.00726) [ 0.29021] [ 2.03644] [-2.51066] [-0.20703] [ 0.43682] [ 0.49032] [ 0.26544] [ 1.14887] [ 0.11193] 1.421226 1.104663 0.258069 -0.386918 -0.310441 -1.266839 0.464845 -0.198411 -0.016934 (0.39289) (0.38013) (0.15211) (0.16606) (0.12890) (0.60969) (0.53510) (0.07550) (0.01644) [ 1.69657] [-2.33004] [-2.40844] [-2.07785] [ 0.86871] [-2.62780] [-1.03031] -0.699713 -0.375996 -0.522261 1.716813 -2.993909 0.303053 0.011447 (0.59928) (0.57982) (0.23202) (0.25329) (0.19661) (0.92997) (0.81619) (0.11517) (0.02507) [ 0.67278] [-0.43488] [-3.01577] [-1.48446] [-2.65635] [ 1.84610] [-3.66815] [ 2.63139] [ 0.45659] 0.365933 0.340561 0.345007 -0.372433 0.087970 -0.662489 -1.805359 0.062790 -0.018811 (0.38711) (0.37454) (0.14987) (0.16361) (0.12700) (0.60072) (0.52722) (0.07439) (0.01619) [ 0.94529] [ 0.90928] [-2.27630] [ 0.69267] [-1.10283] [-3.42427] [ 0.84403] [-1.16161] -0.030440 0.258932 0.269747 0.040780 0.110578 -0.870167 -1.353243 0.121985 -0.007468 (0.32843) (0.31777) (0.12716) (0.13881) (0.10775) (0.50966) (0.44731) (0.06312) (0.01374) [-0.09268] [ 0.81485] [ 2.12139] [ 0.29378] [ 1.02625] [-1.70735] [-3.02532] [ 1.93269] [-0.54360] -0.208280 -0.078691 -0.319772 0.093704 -0.168492 0.354063 2.225571 -0.011752 0.022516 (0.41512) (0.40164) (0.16072) (0.17545) (0.13619) (0.64418) (0.56536) (0.07978) (0.01737) [-0.50174] [-0.19593] [-1.98967] [ 0.53408] [-1.23720] [ 0.54964] [ 3.93652] [-0.14731] [ 1.29663] 0.172286 0.081998 -0.253391 -0.203205 -0.158573 0.801547 1.809446 -0.115709 0.013807 (0.34832) (0.33701) (0.13485) (0.14722) (0.11427) (0.54052) (0.47439) (0.06694) (0.01457) [ 0.49463] [ 0.24331] [-1.87900] [-1.38031] [-1.38767] [ 1.48293] [ 3.81428] [-1.72860] [ 0.94759] 0.042486 -0.446542 0.139529 -0.204237 -0.378932 0.750764 -1.114187 0.093411 0.010644 (0.41355) (0.40013) (0.16011) (0.17479) (0.13568) (0.64175) (0.56324) (0.07948) (0.01730) [ 0.10273] [-1.11600] [ 0.87145] [-1.16847] [-2.79291] [ 1.16986] [-1.97818] 0.139983 -0.297864 0.041371 -0.178660 -0.182623 0.006148 -0.579533 0.085075 0.014030 (0.43023) (0.41626) (0.16657) (0.18184) (0.14115) (0.66763) (0.58595) (0.08268) (0.01800) n [ 0.32537] [-0.71557] [ 0.24838] [-0.98253] [-1.29385] [ 0.00921] [-0.98905] [ 1.02897] [ 0.77954] -0.828351 -0.511987 -0.180829 0.254482 0.209994 0.587213 0.616875 0.097650 0.024929 (0.43463) (0.42051) (0.16827) (0.18370) (0.14259) (0.67446) (0.59194) (0.08353) (0.01818) [-1.90588] [-1.21753] [-1.07463] [ 1.38534] [ 1.47271] [ 0.87065] [ 1.04212] [ 1.16911] [ 1.37112] -0.960160 -0.501395 -0.166015 0.070709 0.202172 0.548295 0.889169 -0.053853 0.019911 (0.63365) gm ep (0.72199) nh hi (0.15264) fu ng (0.19664) n t to CointEq4 (0.18013) al CointEq3 (0.46526) (0.45015) [ 3.61735] [ 2.90599] w n 0.403188 -0.252153 lo CointEq5 ad ju y th yi D(G(-1)) pl [ 2.30198] n ua va D(G(-2)) ll oi m D(TAX(-1)) at z z ht vb D(TAX(-2)) k jm D(DEBT(-1)) l.c om [ 0.61525] a Lu D(DEBT(-2)) [ 1.17534] n va y D(GNE(-2)) te re D(GNE(-1)) (0.07534) (0.01640) [-2.44924] [-1.32192] [-1.09382] [ 0.42676] [ 1.57195] [ 0.90129] [ 1.66538] [-0.71482] [ 1.21414] 0.000962 -0.027506 0.453915 0.327436 -0.312944 -1.021895 0.912878 -0.311924 -0.000255 (0.61473) (0.59477) (0.23800) (0.25982) (0.20168) (0.95394) (0.83723) (0.11814) (0.02572) [ 0.00157] [-0.04625] [ 1.90721] [ 1.26025] [-1.55171] [-1.07124] [ 1.09036] [-2.64036] [-0.00990] -0.389749 -0.341418 0.381760 0.263115 -0.039300 -1.317488 -1.407500 -0.030764 -0.034755 (0.48445) (0.46872) (0.18756) (0.20475) (0.15894) (0.75177) (0.65979) (0.09310) (0.02027) [ 2.03541] [ 1.28503] [-0.24727] [-1.75252] [-2.13324] [-0.33044] [-1.71497] 0.009368 0.002450 -0.076108 0.075056 -0.322183 -0.007224 -0.000124 (0.08968) (0.08677) (0.03472) (0.03790) (0.02942) (0.13917) (0.12214) (0.01723) (0.00375) [ 0.17807] [-0.48525] [ 0.26980] [ 0.06464] [-2.58676] [ 0.53932] [-2.63778] [-0.41915] [-0.03297] 0.126844 0.021434 -0.023673 -0.033492 -0.070280 0.074728 -0.195011 -0.012024 0.003619 (0.08377) (0.08105) (0.03243) (0.03541) (0.02748) (0.13000) (0.11409) (0.01610) (0.00350) [ 1.51414] [ 0.26445] [-0.94591] [-2.55713] [ 0.57483] [-1.70921] [-0.74689] [ 1.03279] -0.108651 0.022445 0.026489 0.045707 0.170901 -0.245373 0.364732 -0.012365 7.61E-06 (0.10210) (0.09879) (0.03953) (0.04315) (0.03350) (0.15844) (0.13906) (0.01962) (0.00427) [-1.06416] [ 0.22721] [ 0.67011] [ 1.05917] [ 5.10203] [-1.54868] [ 2.62292] [-0.63020] [ 0.00178] -0.062072 0.031562 0.054540 0.028049 -0.293338 -0.175948 -0.002909 -6.24E-06 (0.09969) (0.09646) (0.03860) (0.04214) (0.03271) (0.15471) (0.13578) (0.01916) (0.00417) [-0.62262] [ 0.32721] [ 1.41305] [ 0.66569] [ 1.67617] [-1.89610] [-1.29585] [-0.15185] [-0.00150] -0.474600 0.887328 0.463565 -0.254594 1.099026 -1.443969 1.230840 -0.374938 0.056663 (0.99936) (0.96691) (0.38691) (0.42238) (0.32786) (1.55081) (1.36108) (0.19205) (0.04181) [-0.47490] [ 0.91769] [ 1.19811] [-0.60276] [ 3.35207] [-0.93111] [ 0.90431] [-1.95225] [ 1.35539] -0.991399 0.012620 -0.014173 -0.055194 0.563399 -1.313894 1.274152 -0.100101 -0.000947 (0.87028) (0.84202) (0.33694) (0.36782) (0.28551) (1.35049) (1.18527) (0.16725) [-1.13918] [ 0.01499] [-0.04206] [-0.15005] [ 1.97328] [-0.97290] [ 1.07499] 5.504160 2.564923 -0.669833 -1.915463 -6.334918 9.446586 3.701554 -0.384085 0.385112 (4.57133) (4.42288) (1.76983) (1.93208) (1.49973) (7.09378) (6.22590) (0.87850) (0.19123) [ 1.20406] [ 0.57992] [-0.37847] [-0.99140] [-4.22404] [ 1.33167] [ 0.59454] [-0.43720] [ 2.01388] -1.719544 -4.678331 -0.976384 -0.531363 -1.914910 -6.593531 -9.184397 -1.064156 -0.200916 (4.81799) (4.66153) (1.86533) (2.03633) (1.58065) (7.47655) (6.56183) (0.92590) (0.20155) [-0.35690] [-1.00360] [-0.52344] [-0.26094] [-1.21147] [-0.88189] [-1.39967] [-1.14932] [-0.99687] 0.059771 0.082593 0.017318 0.044945 0.072538 -0.024589 -0.022612 -0.006531 0.002701 (0.53391) n ep (0.60834) gm hi (0.12861) fu ng (0.16569) n t to D(GDP(-2)) (0.15178) al D(GDP(-1)) (0.39202) (0.37929) [-0.80452] [-0.72841] w n 0.015970 -0.042105 lo D(VNI(-1)) ad ju y th yi D(VNI(-2)) pl [-0.72988] n ua va D(SHORT(-1)) ll 0.054823 oi m D(SHORT(-2)) at nh z z ht vb D(NEER(-1)) k jm D(NEER(-2)) l.c om [-0.02601] a Lu D(YSTAR(-1)) [-0.59853] (0.03641) n va y C te re D(YSTAR(-2)) (0.01745) (0.01905) (0.01479) (0.06995) (0.06139) (0.00866) (0.00189) [ 1.32605] [ 1.89385] [ 0.99238] [ 2.35920] [ 4.90528] [-0.35154] [-0.36834] [-0.75400] [ 1.43236] R-squared 0.726551 0.725556 0.386304 0.504023 0.690477 0.423469 0.847020 0.618576 0.611916 Adj R-squared 0.556569 0.554955 0.004816 0.195712 0.498071 0.065085 0.751924 0.381475 0.370675 Sum sq resids 0.489855 0.458558 0.073426 0.087505 0.052724 1.179612 0.908630 0.018091 0.000857 S.E equation 0.115062 0.111326 0.044548 0.048631 0.037749 0.178554 0.156709 0.022112 0.004813 F-statistic 4.274287 4.252951 1.012626 1.634790 3.588647 1.181606 8.907004 2.608914 2.536534 Log likelihood 60.59260 62.60632 118.4765 113.1261 128.5782 33.78825 41.74883 161.2024 254.2119 Akaike AIC -1.199757 -1.265781 -3.097592 -2.922167 -3.428792 -0.320926 -0.581929 -4.498439 -7.547931 -0.369250 -0.435273 -2.267084 -2.091659 -2.598285 0.509582 0.248579 -3.667931 -6.717423 0.008094 0.035685 0.015564 0.016402 -0.007893 -0.009145 0.004675 0.044655 0.054226 0.053282 0.184664 0.314630 0.028116 0.006067 t to (0.04507) (0.04361) ng hi ep w Schwarz SC n 0.038663 0.040649 S.D dependent 0.172791 0.166876 lo Mean dependent ad y th ju Determinant resid covariance (dof adj.) 1.93E-25 yi Determinant resid covariance 2.14E-27 -27.30956 Schwarz criterion -18.27779 n ua Akaike information criterion al 1093.942 pl Log likelihood n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re