1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

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

114 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 114
Dung lượng 4,6 MB

Nội dung

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

Ngày đăng: 13/11/2023, 05:06

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN