Nghiên cứu mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán và tăng trưởng kinh tế việt nam sử dụng kiểm định nhân quả miền tần số

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN TRUNG QUỐC NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM SỬ DỤNG KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ MIỀN TẦN SỐ LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN TRUNG QUỐC NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM SỬ DỤNG KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ MIỀN TẦN SỐ Chuyên ngành : TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017 MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ TÓM TẮT CHƢƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Bối cảnh nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu giả thiết nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Giả thuyết nghiên cứu 1.3 Dữ liệu nghiên cứu 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.5 Đóng góp đề tài 1.6 Bố cục nghiên cứu CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 2.1 Cơ sở lý thuyết mối quan hệ thị trƣờng chứng khoán tăng trƣởng kinh tế 2.2 Tổng quan tài liệu nghiên cứu quốc tế 2.2.1 Tác động hiệu thị trƣờng tài lên tăng trƣởng kinh tế 2.2.2 Tác động tăng trƣởng kinh tế lên hiệu thị trƣờng chứng khoán: 12 2.2.3 Quan hệ nhân hai chiều hiệu thị trƣờng chứng khoán tăng trƣởng kinh tế 14 2.3 Tổng quan tài liệu nghiên cứu nƣớc 17 CHƢƠNG DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24 3.1 Dữ liệu 24 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 26 3.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị 28 3.3 Kiểm định nhân Granger truyền thống qua mô hình VAR 29 3.4 Phân tích nhân miền tần số 29 CHƢƠNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 34 4.1 Thống kê mô tả liệu 34 4.2 Kiểm định tính dừng 40 4.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị HEGY 40 4.2.2 Kiểm định nghiệm đơn vị ADF KPSS 42 4.3 Kiểm định nhân từ mô hình VAR có điều kiện 43 4.3.1 Mô hình VAR có điều kiện 43 4.4 Kiểm định nhân miền tần số 45 4.4.1 Kiểm định nhân miền tần số điều kiện 46 4.4.2 Kiểm định nhân miền tần số có điều kiện 47 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 52 5.1 Kết luận 52 5.2 Hàm ý sách 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Chữ viết tắt Diễn giải Brexit Sự kiện Anh rời khỏi liên minh châu Âu FDI Vốn đầu tƣ trực tiếp nƣớc GDCK Giao dịch chứng khoán HOSE Sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh IMF Quỹ tiền tệ quốc tế NHNN Ngân hàng Nhà nƣớc NHTM Ngân hàng Thƣơng mại OPEC Tổ chức nƣớc xuất dầu mỏ TTCK Thị trƣờng chứng khoán 10 UBCK Ủy ban chứng khoán 11 VAR Mô hình tự hồi quy vector 12 WTO Tổ chức thƣơng mại giới DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Mô tả biến nghiên cứu 24 Bảng 4.1 Thống kê mô tả liệu (nguồn tự tổng hợp tác giả) 35 Bảng 4.2 Kiểm định nghiệm đơn vị HEGY có tính mùa vụ (nguồn tự tổng hợp tác giả) 41 Bảng 4.3 Kiểm định tính dừng kiểm định ADF KPSS (nguồn tự tính tác giả) 42 Bảng 4.4 Lựa chọn độ trễ tối ƣu (nguồn tự tính toán tác giả) 43 Bảng 4.5 Kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ (nguồn tự tính toán tác giả) 43 Bảng 4.6 Kiểm định phƣơng sai thay đổi phần dƣ (nguồn tự tính toán tác giả) 44 Bảng 4.7 Kiểm định nhân Granger IPI SP (nguồn tự tính toán tác giả) 45 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 3.1 Tóm tắt phƣơng pháp nghiên cứu (nguồn: tự tổng hợp tác giả) 28 Hình 4.1 Chỉ số sản xuất công nghiệp IPI (y-o-y%) (nguồn tự tổng hợp tác giả) 34 Hình 4.2 Tỷ giá hối đoái thực có hiệu lực giai đoạn từ 2005M1 đến 2016M12 (nguồn tự tổng hợp tác giả) 37 Hình 4.3 Dự trữ ngoại hối giai đoạn từ 2005M1 đến 2016M12(nguồn tự tổng hợp tác giả) 38 Hình 4.4 Cán cân thƣơng mại Việt Nam từ 2005M1 đến 2016M12 (nguồn tự tổng hợp tác giả) 38 Hình 4.5 Lạm phát Việt Nam giai đoạn từ 2005M1 đến 2016M12 (nguồn tự tổng hợp tác giả) 39 Hình 4.6 Đồ thị biểu diễn số sản xuất công nghiệp IPI giá chứng khoán SP giai đoạn 2005M1-2016M12 40 Hình 4.7 Kiểm định nhân miền tần số hai biến điều kiện SP IPI (nguồn tự tính toán tác giả) 46 Hình 4.8 Kiểm định nhân miền tần số hai biến có điều kiện SP IPI (nguồn tự tính toán tác giả) 48 TÓM TẮT Trong nghiên cứu này, phân tích mối quan hệ nhân Granger giá chứng khoán tăng trƣờng kinh tế Việt Nam, sử dụng liệu theo tháng giai đoạn từ 2005M1-2016M12 Sử dụng mô hình VAR có điều kiện với biến nội sinh giá chứng khoán (SP) tăng trƣởng kinh tế đại diện số sản xuất công nghiệp (IPI) biến ngoại sinh tỷ giá hối đoái thực có hiệu lực (REER), lạm phát (CPI), dự trữ ngoại hối (R) cán cân thƣơng mại (TB), kết mối quan hệ nhân Granger giá chứng khoáng tăng trƣởng kinh tế hai chiều Trong phần hai, tác giả sử dụng kiểm định miền tần số hai biến đƣợc đề xuất Geweke (1982) sau đƣợc phát triển Breitung Candelon (2006) Phƣơng pháp giúp khắc phục tính chất mùa vụ dự liệu cho phép quan sát mối quan hệ nhân miền tần số khác phi tuyến tính, cao thấp Các phát cho thấy tồn mối quan hệ nhân chiều từ giá chứng khoán đến tăng trƣởng kinh tế Việt Nam miền tầng số thấp hay chu kỳ từ tháng đến 14 tháng Nghiên cứu giá chứng khoán nhân tố dẫn dắt tăng trƣởng sản xuất công nghiệp Chiều ngƣợc lại chƣa có ý nghĩa thống kê mức 5%, nhiên để tính đến tác động phản chu kỳ, sách phủ hƣớng vào hoạt động công nghiệp thị trƣờng chứng khoán CHƢƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Bối cảnh nghiên cứu Một mối quan tâm hàng đầu nhà tạo lập sách kinh tế mối liên kết tăng trƣởng kinh tế phát triển tài Bắt đầu với Schumpeter (1912), tiếp tục với Gurley and Shaw (1955), Goldsmith (1969) Schwarz (1978), tranh luận gay gắt xuất hiện, lý thuyết thực tiễn, liên quan đến hoạt động kinh tế làm gia tăng phát triển tài ngƣợc lại Một câu hỏi khó liên quan đến chất dự đoán giá chứng khoán đƣợc xem nhƣ kết mối tƣơng quan nhân thị trƣờng chứng khoán tăng trƣởng kinh tế Lúc này, tổng tiết kiệm phân bổ hiệu vốn cho đầu tƣ sản xuất bị chi phối thị trƣờng chứng khoán, đến lƣợt thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế Do đó, tồn mối quan hệ nhân hai chiều thị trƣờng chứng khoán hoạt động kinh tế Có nhiều cách giải thích khác cho liên kết giá chứng khoán hoạt động kinh tế thực (xem Antonios, 2010; Fama, 1990; Schwert, 1990) Đầu tiên, thông tin tăng trƣởng kinh tế tƣơng lai đƣợc phản ánh giá chứng khoán Trong tƣờng hợp này, giá chứng khoán nhân tố dắt thịnh vƣợng kinh tế Ý tƣởng đƣợc triển khai dựa theo lý thuyết danh mục theo dõi kinh tế (ETP), lý thuyết liên kết giá tài sản với tin tức biến động kinh tế (Lamont, 2001) Vì vậy, nhà đầu tƣ kỳ vọng thay đổi tăng trƣởng kinh tế đóng góp vào danh mục theo dõi kinh tế (ETP) Thứ hai, thay đổi lãi suất chiết khấu tác động lên giá chứng khoán đầu tƣ thực thời điểm, nhƣng sản lƣợng đầu đƣợc tạo đầu tƣ xuất sau giai đoạn định Cuối cùng, thay đổi giá chứng khoán tƣơng quan với thay đổi sản lƣợng Trong trƣờng hợp này, cầu hàng hóa tiêu dùng đầu tƣ bị ảnh hƣờng, tác động đến tỷ lệ tăng trƣởng kinh tế Một số lƣợng đáng kể nghiên cứu liên kết hoạt động kinh tế giá chứng khoán, thị trƣờng phát triển Trong thị trƣờng phát triển, nhìn chung tài liệu nghiên cứu mối quan hệ nhân biến kinh tế vĩ mô với thị trƣờng chứng khoán (Choi, Hauser, & Kopecky, 1999; Hassapis & Kalyvitis, 2002; Henry, Olekalns, & Shields, 2010; Panopoulou, 2009; Reboredo & RiveraCastro, 2014), thị trƣờng kết luận chƣa thống (Naifar & Al Dohaiman, 2013; Tsouma, 2009; Zhu, Li, & Li, 2014) Ở Việt Nam có nhiều nghiên cứu liên quan đến thị trƣờng chứng khoán yếu tố ảnh hƣởng đến nhƣ Nguyễn Phong Châu (1996), Diệp Trí Minh (2000), Trần Thị Thùy Linh (2007), Trần Thị Mộng Tuyết (2008), Nguyễn Thị Lệ Hoa (2008), Võ Thị Hà Hạnh (2010), Lê Đạt Chí (2010), Trần Văn Hoàng Tống Bảo Trân (2014) Tuy nhiên, có nghiên cứu mối quan hệ tăng trƣởng kinh tế phát triển phát triển thị trƣờng tài sử dụng cách phƣơng pháp kiểm định nhân miền tần số 1.2 Mục tiêu nghiên cứu giả thiết nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu tập trung phân tích mối quan hệ tăng trƣởng kinh tế thị trƣờng chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ 2005 đến 2016, ngắn hạn dài hạn sử dụng mô hình kiểm định nhân miền tần số Nghiên cứu hy vọng đóng góp thêm chứng thực nghiệm vấn đề này, mà kết từ nghiên cứu trƣớc chƣa thống Mặc dù thị trƣờng chứng khoán Việt Nam thành lập từ năm 2000 nhƣng giai đoạn nghiên cứu năm 2005 thị trƣờng chứng khoán Việt Nam giai đoạn bắt đầu phát triển theo chiều rộng chiều sâu, ảnh hƣởng đến hoạt động kinh tế vĩ mô kinh tế 1.2.2 Giả thuyết nghiên cứu H1: Tồn mối quan hệ hai chiều giá chứng khoán tăng trƣởng kinh tế H2: Mối quan hệ nhân Granger từ giá chứng khoán đến hoạt động kinh tế vĩ mô có ý nghĩa thống kê thành phần miền tần số thấp, nhƣng ý nghĩa thống kê thành phần miền tần số cao H3: Mối quan hệ nhân từ hoạt động kinh tế đến giá cổ phiếu xảy ngắn hạn dài hạn 1.3 Dữ liệu nghiên cứu Nghiên cứu tập trung vào mối liên hệ giá chứng khoán tăng trƣởng kinh tế Trong giá chứng khoán đƣợc đo lƣờng giá chứng khoán (SP), tăng trƣởng kinh tế đƣợc đo lƣờng số sản xuất công nghiệp Việt Nam (IPI) Trong mối liên hệ với nghiên cứu trƣớc đây, tác giả đƣa thêm vào mô hình VAR biến vĩ mô giải thích cho hoạt động kinh tế đƣợc xem nhƣ biến ngoại sinh (tỷ giá, lạm phát, dự trữ ngoại hối cán cân thƣơng mại) Tất liệu đƣợc lấy từ quỹ tiền tệ quốc tế IMF , ngoại trừ tỷ giá hối đoái có hiệu lực (REER), đƣợc lấy từ website http://bruegel.org/publications/datasets/realeffective-exchange-rates-for-178-countries-a-new-database/ Dữ liệu đƣợc chọn theo tháng giai đoạn từ tháng năm 2005 đến tháng 12 năm 2016 (2005M1 – 2006M12) giai đoạn thị trƣờng chứng khoán sôi động bắt đầu phát triển 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu Nhƣ nhấn mạnh phấn trên, nghiên cứu tác giả có điểm áp dụng mô hình kiểm định nhân miền tần số Phƣơng pháp đƣợc xây dựng nhƣ sau: 5% level 10% level 0.463000 0.347000 *Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (1992, Table 1) Residual variance (no correction) HAC corrected variance (Bartlett kernel) 0.624928 3.218049 KPSS Test Equation Dependent Variable: TB Method: Least Squares Date: 04/11/17 Time: 20:11 Sample: 2005M01 2016M12 Included observations: 144 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -0.479696 0.066107 -7.256359 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.000000 0.000000 0.793283 89.98970 -170.4786 0.736588 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter -0.479696 0.793283 2.381648 2.402272 2.390028 Kiểm định nghiệm đơn vị HEGY theo Hylleberg cộng (1990) CPI Seasonal Unit Root test | HEGY Null Nonseasonal unit root (Zero frequency) Seasonal unit root (2 months per cycle) Seasonal unit root (4 months per cycle) Seasonal unit root (2.4 months per cycle) Seasonal unit root (12 months per cycle) Seasonal unit root (3 months per cycle) Seasonal unit root (6 months per cycle) *Monte Carlo Simulations: 1000 Selected lag using aic criteria: Simulated P-value* Statistical 0.369923 0.005643 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -2.297393 -4.573364 12.58109 9.680396 17.37001 20.60268 11.77011 Dependent Variable: D(CPI,0,12) Method: Least Squares Date: 04/11/17 Time: 16:58 Sample (adjusted): 2006M08 2016M12 Included observations: 125 after adjustments D(CPI,0,12)=C(1)*S1(-1)+C(2)*S2(-1)+C(3)*S3(-1)+C(4)*S3(-2)+C(5)*S4( -1)+C(6)*S4(-2)+C(7)*S5(-1)+C(8)*S5(-2)+C(9)*S6(-1)+C(10)*S6(-2) +C(11)*S7(-1)+C(12)*S7(-2)+C(13)+C(14)*(@SEAS(1)-1/12)+C(15) *(@SEAS(2)-1/12)+C(16)*(@SEAS(3)-1/12)+C(17)*(@SEAS(4)-1/12) +C(18)*(@SEAS(5)-1/12)+C(19)*(@SEAS(6)-1/12)+C(20)*(@SEAS(7) -1/12)+C(21)*(@SEAS(8)-1/12)+C(22)*(@SEAS(9)-1/12)+C(23) *(@SEAS(10)-1/12)+C(24)*(@SEAS(11)-1/12)+C(25)*@TREND+C(26) *@D(CPI(-1),0,12)+C(27)*@D(CPI(-2),0,12)+C(28)*@D(CPI(-3),0,12) +C(29)*@D(CPI(-4),0,12)+C(30)*@D(CPI(-5),0,12)+C(31)*@D(CPI( -6),0,12)+C(32)*@D(CPI(-7),0,12) C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) C(26) C(27) C(28) C(29) C(30) C(31) C(32) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Coefficient Std Error t-Statistic Prob -0.003492 -0.839879 -0.380236 0.108776 -0.532578 -0.258005 -0.068895 0.055114 -0.763328 -0.618227 -0.178218 -0.044369 0.711622 0.048876 -0.080681 0.461415 0.009856 0.227786 0.006174 0.137153 -0.106577 0.030249 0.129310 0.002066 -0.004162 -0.972842 0.552888 -0.202940 0.102532 -0.309859 0.607521 -0.306737 0.001520 0.183646 0.078340 0.086690 0.143018 0.150522 0.011765 0.012547 0.125422 0.132643 0.046845 0.050150 0.314114 0.294205 0.291215 0.293505 0.296486 0.293931 0.296764 0.294284 0.287549 0.286268 0.283464 0.286767 0.002142 0.214315 0.221771 0.220907 0.217277 0.213899 0.195049 0.096271 -2.297393 -4.573364 -4.853656 1.254764 -3.723858 -1.714066 -5.855724 4.392440 -6.086069 -4.660830 -3.804427 -0.884727 2.265487 0.166129 -0.277051 1.572085 0.033242 0.774962 0.020804 0.466058 -0.370638 0.105667 0.456178 0.007204 -1.943279 -4.539311 2.493056 -0.918666 0.471895 -1.448626 3.114716 -3.186185 0.0238 0.0000 0.0000 0.2127 0.0003 0.0898 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.3786 0.0258 0.8684 0.7824 0.1193 0.9736 0.4403 0.9834 0.6423 0.7118 0.9161 0.6493 0.9943 0.0550 0.0000 0.0144 0.3606 0.6381 0.1508 0.0024 0.0020 0.996334 0.995112 0.661172 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion -0.504539 9.457248 2.226682 Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 40.65486 -107.1676 815.3895 0.000000 Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2.950730 2.520824 2.028258 IPI Seasonal Unit Root test | HEGY Null Nonseasonal unit root (Zero frequency) Seasonal unit root (2 months per cycle) Seasonal unit root (4 months per cycle) Seasonal unit root (2.4 months per cycle) Seasonal unit root (12 months per cycle) Seasonal unit root (3 months per cycle) Seasonal unit root (6 months per cycle) Simulated P-value* Statistical 0.005643 0.005643 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -5.261310 -5.615350 28.55353 25.55797 22.22612 28.27017 23.37751 *Monte Carlo Simulations: 1000 Selected lag using aic criteria: Dependent Variable: D(IPI,0,12) Method: Least Squares Date: 04/11/17 Time: 17:14 Sample (adjusted): 2006M01 2016M12 Included observations: 132 after adjustments D(IPI,0,12)=C(1)*S1(-1)+C(2)*S2(-1)+C(3)*S3(-1)+C(4)*S3(-2)+C(5)*S4(-1) +C(6)*S4(-2)+C(7)*S5(-1)+C(8)*S5(-2)+C(9)*S6(-1)+C(10)*S6(-2) +C(11)*S7(-1)+C(12)*S7(-2)+C(13)+C(14)*(@SEAS(1)-1/12)+C(15) *(@SEAS(2)-1/12)+C(16)*(@SEAS(3)-1/12)+C(17)*(@SEAS(4)-1/12) +C(18)*(@SEAS(5)-1/12)+C(19)*(@SEAS(6)-1/12)+C(20)*(@SEAS(7) -1/12)+C(21)*(@SEAS(8)-1/12)+C(22)*(@SEAS(9)-1/12)+C(23) *(@SEAS(10)-1/12)+C(24)*(@SEAS(11)-1/12)+C(25)*@TREND C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) Coefficient Std Error t-Statistic Prob -0.062735 -0.132955 0.063706 -0.245680 -0.184109 -0.220419 0.184191 -0.214354 -0.099033 -0.237770 0.136065 -0.220291 9.636907 5.674264 2.713256 1.286354 0.011924 0.023677 0.034089 0.034517 0.031143 0.030935 0.034696 0.032825 0.031963 0.031842 0.033981 0.032567 2.441546 1.964093 1.938111 1.941848 -5.261310 -5.615350 1.868834 -7.117727 -5.911756 -7.125212 5.308669 -6.530143 -3.098383 -7.467160 4.004136 -6.764194 3.947051 2.889001 1.399949 0.662438 0.0000 0.0000 0.0644 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0025 0.0000 0.0001 0.0000 0.0001 0.0047 0.1644 0.5091 C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) 0.636603 0.321570 2.014722 2.139902 0.018651 2.175728 1.439007 1.656251 -0.032938 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.804398 0.760524 4.432635 2102.363 -369.9889 18.33451 0.000000 1.925521 1.934360 1.942146 1.928646 1.922828 1.930496 1.936507 1.931229 0.014885 0.330613 0.166241 1.037369 1.109536 0.009700 1.127030 0.743094 0.857615 -2.212803 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.7416 0.8683 0.3019 0.2697 0.9923 0.2623 0.4591 0.3930 0.0290 -1.673450 9.057975 5.984680 6.530665 6.206543 1.946889 REER Seasonal Unit Root test | HEGY Null Nonseasonal unit root (Zero frequency) Seasonal unit root (2 months per cycle) Seasonal unit root (4 months per cycle) Seasonal unit root (2.4 months per cycle) Seasonal unit root (12 months per cycle) Seasonal unit root (3 months per cycle) Seasonal unit root (6 months per cycle) Simulated P-value* Statistical 0.537901 0.301441 0.000000 0.000000 0.000177 0.000549 0.003395 -2.062464 -1.837664 11.80918 19.41731 11.12631 14.26743 9.151702 *Monte Carlo Simulations: 1000 Selected lag using aic criteria: Dependent Variable: D(REER,0,12) Method: Least Squares Date: 04/11/17 Time: 17:16 Sample (adjusted): 2006M01 2016M12 Included observations: 132 after adjustments D(REER,0,12)=C(1)*S1(-1)+C(2)*S2(-1)+C(3)*S3(-1)+C(4)*S3(-2)+C(5) *S4(-1)+C(6)*S4(-2)+C(7)*S5(-1)+C(8)*S5(-2)+C(9)*S6(-1)+C(10)*S6( -2)+C(11)*S7(-1)+C(12)*S7(-2)+C(13)+C(14)*(@SEAS(1)-1/12)+C(15) *(@SEAS(2)-1/12)+C(16)*(@SEAS(3)-1/12)+C(17)*(@SEAS(4)-1/12) +C(18)*(@SEAS(5)-1/12)+C(19)*(@SEAS(6)-1/12)+C(20)*(@SEAS(7) -1/12)+C(21)*(@SEAS(8)-1/12)+C(22)*(@SEAS(9)-1/12)+C(23) *(@SEAS(10)-1/12)+C(24)*(@SEAS(11)-1/12)+C(25)*@TREND Coefficient Std Error t-Statistic Prob C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) -0.005980 -0.115697 -0.178811 -0.092389 -0.579963 -0.432639 -0.034753 -0.008163 -0.347282 -0.212856 -0.021108 -0.086902 6.269864 0.476766 -0.513517 -0.045199 -1.226779 0.247597 -0.237056 -0.471186 0.155782 -0.216901 0.311114 0.408735 0.030644 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.949419 0.938074 1.665201 296.6996 -240.7545 83.68401 0.000000 0.002899 0.062959 0.042957 0.042858 0.093081 0.090716 0.018750 0.018647 0.066864 0.067050 0.028619 0.028541 3.015163 0.732698 0.730108 0.733634 0.738999 0.746391 0.743649 0.748511 0.734238 0.746421 0.725859 0.742302 0.013688 -2.062464 -1.837664 -4.162536 -2.155669 -6.230704 -4.769155 -1.853540 -0.437779 -5.193861 -3.174599 -0.737577 -3.044842 2.079444 0.650699 -0.703343 -0.061610 -1.660056 0.331725 -0.318774 -0.629498 0.212169 -0.290588 0.428615 0.550632 2.238649 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0416 0.0689 0.0001 0.0334 0.0000 0.0000 0.0666 0.6624 0.0000 0.0020 0.4624 0.0029 0.0400 0.5166 0.4834 0.9510 0.0998 0.7407 0.7505 0.5304 0.8324 0.7719 0.6691 0.5830 0.0272 4.390447 6.691582 4.026583 4.572568 4.248446 1.982042 R Seasonal Unit Root test | HEGY Null Nonseasonal unit root (Zero frequency) Seasonal unit root (2 months per cycle) Seasonal unit root (4 months per cycle) Seasonal unit root (2.4 months per cycle) Seasonal unit root (12 months per cycle) Seasonal unit root (3 months per cycle) Seasonal unit root (6 months per cycle) *Monte Carlo Simulations: 1000 Selected lag using aic criteria: Simulated P-value* Statistical 0.595420 0.007263 0.001021 0.005441 0.014573 0.000000 0.000000 -1.864438 -3.888105 9.835797 8.076336 7.767006 11.12606 18.35247 Dependent Variable: D(R,0,12) Method: Least Squares Date: 04/11/17 Time: 17:15 Sample (adjusted): 2006M01 2016M12 Included observations: 132 after adjustments D(R,0,12)=C(1)*S1(-1)+C(2)*S2(-1)+C(3)*S3(-1)+C(4)*S3(-2)+C(5)*S4(-1) +C(6)*S4(-2)+C(7)*S5(-1)+C(8)*S5(-2)+C(9)*S6(-1)+C(10)*S6(-2) +C(11)*S7(-1)+C(12)*S7(-2)+C(13)+C(14)*(@SEAS(1)-1/12)+C(15) *(@SEAS(2)-1/12)+C(16)*(@SEAS(3)-1/12)+C(17)*(@SEAS(4)-1/12) +C(18)*(@SEAS(5)-1/12)+C(19)*(@SEAS(6)-1/12)+C(20)*(@SEAS(7) -1/12)+C(21)*(@SEAS(8)-1/12)+C(22)*(@SEAS(9)-1/12)+C(23) *(@SEAS(10)-1/12)+C(24)*(@SEAS(11)-1/12)+C(25)*@TREND C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob -0.002928 -0.398592 -0.225044 -0.013679 -0.322697 -0.215411 -0.021022 -0.003420 -0.331964 -0.279220 -0.158420 -0.046097 308.2790 1117.689 845.5176 1022.812 241.1676 296.6028 -43.13372 458.6902 522.0000 489.7927 358.9267 163.0740 7.402131 0.001570 0.102516 0.050895 0.050450 0.083363 0.083341 0.012443 0.012452 0.077595 0.077907 0.037402 0.037481 261.5704 441.5685 454.1369 457.2841 462.8325 458.7264 455.0033 458.4953 462.8908 467.2321 455.4579 450.2961 3.984555 -1.864438 -3.888105 -4.421765 -0.271134 -3.870999 -2.584709 -1.689450 -0.274670 -4.278195 -3.584023 -4.235621 -1.229893 1.178570 2.531178 1.861812 2.236710 0.521069 0.646579 -0.094799 1.000425 1.127696 1.048286 0.788057 0.362148 1.857706 0.0650 0.0002 0.0000 0.7868 0.0002 0.0111 0.0940 0.7841 0.0000 0.0005 0.0000 0.2214 0.2412 0.0128 0.0654 0.0274 0.6034 0.5193 0.9247 0.3194 0.2620 0.2969 0.4324 0.7180 0.0660 0.975131 0.969553 1017.795 1.11E+08 -1087.594 174.8148 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 2432.725 5832.945 16.85748 17.40346 17.07934 2.006598 TB Seasonal Unit Root test | HEGY Null Nonseasonal unit root (Zero frequency) Seasonal unit root (2 months per cycle) Seasonal unit root (4 months per cycle) Seasonal unit root (2.4 months per cycle) Seasonal unit root (12 months per cycle) Seasonal unit root (3 months per cycle) Seasonal unit root (6 months per cycle) Simulated P-value* Statistical 0.490985 0.049436 0.004059 0.075614 0.000000 0.167837 0.008358 -2.119844 -2.881282 8.141520 5.168146 14.08112 4.054245 7.596165 Simulated P-value* Statistical 0.238410 0.025832 0.005441 0.002138 0.014573 0.002138 0.000000 -2.609643 -3.057192 8.188806 8.701382 7.577756 8.924599 18.46958 *Monte Carlo Simulations: 1000 Selected lag using aic criteria: SP Seasonal Unit Root test | HEGY Null Nonseasonal unit root (Zero frequency) Seasonal unit root (2 months per cycle) Seasonal unit root (4 months per cycle) Seasonal unit root (2.4 months per cycle) Seasonal unit root (12 months per cycle) Seasonal unit root (3 months per cycle) Seasonal unit root (6 months per cycle) *Monte Carlo Simulations: 1000 Selected lag using aic criteria: Dependent Variable: D(SP,0,12) Method: Least Squares Date: 04/11/17 Time: 17:17 Sample (adjusted): 2006M08 2016M12 Included observations: 125 after adjustments D(SP,0,12)=C(1)*S1(-1)+C(2)*S2(-1)+C(3)*S3(-1)+C(4)*S3(-2)+C(5)*S4(-1) +C(6)*S4(-2)+C(7)*S5(-1)+C(8)*S5(-2)+C(9)*S6(-1)+C(10)*S6(-2) +C(11)*S7(-1)+C(12)*S7(-2)+C(13)+C(14)*(@SEAS(1)-1/12)+C(15) *(@SEAS(2)-1/12)+C(16)*(@SEAS(3)-1/12)+C(17)*(@SEAS(4)-1/12) +C(18)*(@SEAS(5)-1/12)+C(19)*(@SEAS(6)-1/12)+C(20)*(@SEAS(7) -1/12)+C(21)*(@SEAS(8)-1/12)+C(22)*(@SEAS(9)-1/12)+C(23) *(@SEAS(10)-1/12)+C(24)*(@SEAS(11)-1/12)+C(25)*@TREND+C(26) *@D(SP(-1),0,12)+C(27)*@D(SP(-2),0,12)+C(28)*@D(SP(-3),0,12) +C(29)*@D(SP(-4),0,12)+C(30)*@D(SP(-5),0,12)+C(31)*@D(SP( -6),0,12)+C(32)*@D(SP(-7),0,12) C(1) C(2) C(3) C(4) C(5) C(6) C(7) C(8) C(9) C(10) C(11) C(12) C(13) C(14) C(15) C(16) C(17) C(18) C(19) C(20) C(21) C(22) C(23) C(24) C(25) C(26) C(27) C(28) C(29) C(30) C(31) C(32) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob -0.007686 -0.393604 -0.183371 -0.151873 -0.427391 -0.467031 -0.004842 -0.024165 -0.497304 -0.343858 -0.235929 -0.127982 57.93148 34.87319 31.68147 -2.924509 -1.614345 2.708603 9.186193 21.75426 3.708947 30.18646 10.32010 -22.67592 -0.078478 -0.449714 -0.011950 0.012726 0.012728 0.115338 -0.065710 -0.014032 0.002945 0.128747 0.058415 0.060579 0.113380 0.112134 0.015761 0.015569 0.120339 0.125939 0.057594 0.062780 22.21957 17.92097 19.26553 18.56967 17.34557 17.61572 18.10031 17.91339 17.35525 16.93717 17.77863 17.18342 0.096750 0.163738 0.168329 0.168446 0.167596 0.167970 0.164216 0.096202 -2.609643 -3.057192 -3.139100 -2.507040 -3.769557 -4.164916 -0.307198 -1.552117 -4.132531 -2.730351 -4.096434 -2.038584 2.607228 1.945944 1.644464 -0.157489 -0.093070 0.153761 0.507516 1.214414 0.213707 1.782262 0.580478 -1.319640 -0.811145 -2.746539 -0.070992 0.075549 0.075942 0.686657 -0.400143 -0.145862 0.0106 0.0029 0.0023 0.0139 0.0003 0.0001 0.7594 0.1240 0.0001 0.0076 0.0001 0.0443 0.0106 0.0547 0.1035 0.8752 0.9260 0.8781 0.6130 0.2277 0.8312 0.0780 0.5630 0.1902 0.4194 0.0072 0.9436 0.9399 0.9396 0.4940 0.6900 0.8843 0.984249 0.978998 37.66783 131954.5 -612.4860 187.4593 0.000000 MÔ HÌNH VAR Chọn độ trễ tối ưu VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: IPI SP Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 22.53657 259.9212 10.31178 11.03582 10.60592 2.029923 Exogenous variables: C REER R TB CPI Date: 04/12/17 Time: 21:57 Sample: 2005M01 2016M12 Included observations: 136 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ -1283.053 -1138.503 -1123.337 -1116.756 -1114.421 -1112.817 -1106.942 -1101.554 -1099.798 NA 274.2201 28.32610 12.09686 4.223393 2.853561 10.28118* 9.271994 2.968416 621446.1 78669.17 66769.08 64303.21* 65927.74 68335.59 66532.10 65255.50 67533.45 19.01549 16.94858 16.78436 16.74641* 16.77090 16.80614 16.77857 16.75814 16.79115 19.22966 17.24841 17.16986* 17.21758 17.32773 17.44864 17.50673 17.57197 17.69065 19.10252 17.07042 16.94102 16.93788* 16.99718 17.06723 17.07447 17.08886 17.15668 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Mô hình VAR Vector Autoregression Estimates Date: 04/11/17 Time: 20:28 Sample (adjusted): 2005M07 2016M12 Included observations: 138 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] IPI SP IPI(-1) 0.085540 (0.08796) [ 0.97248] -0.870953 (0.70832) [-1.22960] IPI(-2) 0.136861 (0.08824) [ 1.55093] 0.252190 (0.71061) [ 0.35489] IPI(-3) 0.204473 (0.08750) [ 2.33670] -1.099676 (0.70465) [-1.56060] IPI(-4) 0.142081 (0.08887) [ 1.59867] 0.142879 (0.71568) [ 0.19964] IPI(-5) 0.056355 (0.08370) [ 0.67333] 0.947877 (0.67398) [ 1.40639] IPI(-6) 0.062915 (0.08201) [ 0.76719] -0.126469 (0.66038) [-0.19151] SP(-1) -0.016587 (0.01112) [-1.49176] 1.348010 (0.08954) [ 15.0546] SP(-2) 0.014005 (0.01852) [ 0.75617] -0.563178 (0.14915) [-3.77595] SP(-3) -0.008039 (0.01943) [-0.41382] 0.055215 (0.15643) [ 0.35297] SP(-4) -0.001795 (0.01930) [-0.09301] 0.213019 (0.15544) [ 1.37040] SP(-5) 0.035523 (0.01839) [ 1.93171] -0.303668 (0.14808) [-2.05064] SP(-6) -0.025884 (0.01115) [-2.32207] 0.181668 (0.08976) [ 2.02387] C 13.21205 (9.20589) [ 1.43517] 216.4006 (74.1322) [ 2.91912] REER -0.080755 (0.08083) [-0.99906] -1.365008 (0.65091) [-2.09707] R 6.50E-05 (0.00014) [ 0.45409] 0.000808 (0.00115) [ 0.70138] TB -0.454617 (0.70736) [-0.64270] 7.974220 (5.69612) [ 1.39994] CPI -0.112403 (0.09953) [-1.12938] -2.724310 (0.80146) [-3.39920] R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic 0.422233 0.345834 3436.927 5.329573 5.526680 0.949602 0.942938 222871.0 42.91747 142.4924 Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D dependent -417.6540 6.299333 6.659937 10.33565 6.589438 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion -705.5230 10.47135 10.83195 538.2629 179.6631 52229.89 40154.27 -1123.060 16.76899 17.49020 Kiểm định phần dư VAR Residual Serial Correlation LM Tests Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Date: 04/11/17 Time: 20:29 Sample: 2005M01 2016M12 Included observations: 138 Lags LM-Stat Prob 10 11 12 15.90420 4.688254 1.425014 9.975214 4.220638 0.881674 11.77367 3.555393 10.46960 3.216351 3.966530 19.59129 0.0032 0.3208 0.8398 0.0408 0.3770 0.9272 0.0191 0.4695 0.0332 0.5223 0.4106 0.0006 Probs from chi-square with df VAR Residual Heteroskedasticity Tests: Cross Terms (only levels and squares) Date: 04/11/17 Time: 20:30 Sample: 2005M01 2016M12 Included observations: 138 Joint test: Chi-sq Df Prob 170.8065 96 0.0000 Individual components: Dependent R-squared F(32,105) Prob Chi-sq(32) Prob res1*res1 res2*res2 res2*res1 0.435050 0.490561 0.260660 2.526787 3.159662 1.156829 0.0002 0.0000 0.2859 60.03691 67.69746 35.97105 0.0019 0.0002 0.2878 Kiểm định nhân Granger VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 04/12/17 Time: 23:03 Sample: 2005M01 2016M12 Included observations: 138 Dependent variable: IPI Excluded Chi-sq df Prob SP 10.13029 0.1193 All 10.13029 0.1193 Dependent variable: SP Excluded Chi-sq df Prob IPI 6.128019 0.4090 All 6.128019 0.4090 Hàm phản ứng đẩy KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ GRANGER MIỀN TẦN SỐ Kiểm định nhân Granger miền tần số điều kiện Kiểm định nhân Granger miền tần số có điều kiện ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN TRUNG QUỐC NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM SỬ DỤNG KIỂM ĐỊNH NHÂN QUẢ MIỀN TẦN SỐ Chuyên... tài sử dụng cách phƣơng pháp kiểm định nhân miền tần số 1.2 Mục tiêu nghiên cứu giả thiết nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu tập trung phân tích mối quan hệ tăng trƣởng kinh tế thị. .. cho phép quan sát mối quan hệ nhân miền tần số khác phi tuyến tính, cao thấp Các phát cho thấy tồn mối quan hệ nhân chiều từ giá chứng khoán đến tăng trƣởng kinh tế Việt Nam miền tầng số thấp