Các yếu tố quyết định sự phát triển tài chính của các quốc gia ở châu á – thái bình dương

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ THỊ DIỄM TRANG CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH CỦA CÁC QUỐC GIA Ở CHÂU Á – THÁI BÌNH DƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH Lê Thị Diễm Trang CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH CỦA CÁC QUỐC GIA Ở CHÂU Á – THÁI BÌNH DƯƠNG Chun ngành: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã ngành: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Vũ Thị Minh Hằng Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nghiên cứu khoa học độc lập riêng Các số liệu sử dụng phân tích luận văn có nguồn gốc rõ ràng, công bố theo quy định Các kết nghiên cứu luận văn tự tìm hiểu, phân tích cách trung thực, khách quan Các kết chưa công bố nghiên cứu khác Học viên Lê Thị Diễm Trang MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Danh mục bảng Tóm tắt – Abstract MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1.GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi phân tích 1.5 Mơ hình nghiên cứu 1.6 Nội dung nghiên cứu CHƯƠNG 2.TỔNG QUAN TÀI LIỆU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Tổng quan lý thuyết 2.1.1 Sự đời phát triển tài 2.1.2 Thị trường tài 2.1.3 Phương pháp số đo lường phát triển thị trường tài 12 2.1.4 Lý thuyết trung gian tài 17 2.1.5 Giả thuyết cung dẫn dắt – cầu phụ thuộc 19 2.1.6 Lý thuyết hiệu ứng Fisher 20 2.2 Nghiên cứu thực nghiệm 21 CHƯƠNG 3.MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 35 3.1 Mơ hình nghiên cứu 35 3.2 Giả thuyết hồi quy 36 3.2.1 Tăng trưởng kinh tế 36 3.2.2 Lạm phát 37 3.2.3 Đầu tư 38 3.2.4 Tiết kiệm 39 3.2.5 Chi tiêu phủ 40 3.2.6 Độ mở thương mại 41 3.2.7 Dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi 42 3.2.8 Chất lượng thể chế 44 3.3 Dữ liệu phân tích 46 3.4 Phương pháp phân tích 48 CHƯƠNG 4.KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 50 4.1 Thống kê mô tả 50 4.2 Phân tích vấn đề tự tương quan phương sai thay đổi 58 4.3 Kết ước lượng 59 4.3.1 Biến phụ thuộc CAP 60 4.3.2 Biến phụ thuộcTURN 67 CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN 74 5.1 Kết luận 74 5.2 Hàm ý sách 75 5.3 Hạn chế đề tài 79 5.4 Hướng nghiên cứu sau 80 Tài liệu tham khảo Phụ lục DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TỪ VIẾT TẮT TÊN ĐẦY ĐỦ TTTC Thị trường tài TTCK Thị trường chứng khoán GDP Tổng sản lượng quốc gia APT Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá ICAPM Mô hình định giá tài sản vốn quốc tế IMF Quỹ tiền tệ quốc tế FGLS Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi OLS Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ MENA Trung Đơng Bắc Phi DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Tổng hợp nghiên cứu thực nghiệm trước 30 Bảng 3.1 Tóm tắt đo lường kỳ vọng dấu biến 45 Bảng 3.2 Chi tiết quốc gia phân tích 47 Bảng 4.1 Giá trị thống kê biến mơ hình phân tích 51 Bảng 4.2 Mức độ phát triển thị trường chứng khoán quốc gia 53 Bảng 4.3 Mối tương quan đơn biến biến 56 Bảng 4.4 Phân tích hệ số VIF 57 Bảng 4.5 Kết phân tích tự tương quan phương sai thay đổi 59 Bảng 4.6 Kết hồi quy phát triển tài đại diện phát triển thị trường chứng khoán CAP 61 Bảng 4.7 Kết hồi quy phát triển tài đại diện phát triển thị trường chứng khoán TURN 68 TÓM TẮT Xuất phát từ mục tiêu phân tích ảnh hưởng yếu tố đến phát triển tài quốc gia phát triển phát triển Châu Á – Thái Bình Dương giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2017, luận văn sử dụng số liệu 26 quốc gia phát triển giai đoạn 2000 – 2017 Hơn nữa, sau sử dụng phương pháp ước lượng FGLS, luận văn tìm thấy yếu tố đưa vào mơ hình nghiên cứu dường có tác động đáng kể đến mức độ phát triển thị trường chứng khoán quốc gia phát triển phát triển Châu Á – Thái Bình Dương giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2017 Cụ thể, tăng trưởng kinh tế, tiết kiệm, đầu tư nội địa, chi tiêu phủ, độ mở thương mại, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, chất lượng máy tổ chức quốc gia, mức độ tham nhũng có tác động chiều đáng kể đến mức độ phát triển thị trường chứng khoán quốc gia phát triển phát triển Châu Á – Thái Bình Dương mức ý nghĩa 10% Ngược lại, lạm phát lại tìm thấy có tác động ngược chiều đáng kể đến mức độ phát triển thị trường chứng khoán quốc gia phát triển phát triển Châu Á – Thái Bình Dương mức ý nghĩa 10% Từ khóa: phát triển tài chính, thị trường chứng khốn, Châu Á, Thái Bình Dương, FGLS ABSTRACT From the purpose of analyzing the influence of factors on the financial development of developed and developing countries in Asia and the Pacific during the period from 2000 to 2017, thesis uses dataset including 26 developed and developing countries in the period 2000 - 2017 Moreover, using the FGLS method, dissertation finds that the factors included in the research model have a significant effect on the level of stock market development of developed and developing countries in Asia and the Pacific in the period 2000 - 2017 Specifically, economic growth, savings, domestic investment, government spending, trade openness, foreign direct investment flows, Bureaucracy Quality, and corruption have significant effects on the level of stock market development of developed and developing countries in Asia and the Pacific at 10% significance level In contrast, inflation have a negative and significant impact on the level of stock market development of developed and developing countries in Asia-Pacific at a 10% significance level Key words: financial development, stock market development, Asia, Pacific, FGLS 78 động cho hệ thống giao dịch cải thiện tính ổn định hệ thống giao dịch thị trường chứng khoán Do đó, quốc gia gia tăng chi tiêu phủ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (Wu, 2014) Trong trường hợp này, lợi nhuận công ty gia tăng công ty chi trả cổ tức nhiều thu hút nhà đầu tư vào công ty này, kết thúc đẩy nhu cầu giao dịch nhà đầu tư cổ phiếu Điều làm tăng giá cổ phiếu giá trị vốn hóa thị trường cơng ty, tổng giá trị vốn hóa tồn thị trường chứng khốn gia tăng tương ứng.Nói cách khác, thị trường chứng khốn phát triển Vấn đề hội nhập quốc tế cần nghiên cứu kỹ lưỡng Đặc biệt vấn đề giao thương với quốc gia giới Cụ thể nhà hoạch định sách cần nghiên cứu sách giao thương với quốc gia khác nhằm tăng độ mở thương mại để thúc đẩy q trình phát triển thị trường chứng khốn quốc gia Do quốc gia hội nhập quốc tế mạnh mẽ làm tăng động lực để phát triển hệ thống tài thị trường chứng khoán nhằm hỗ trợ doanh nghiệp, cá nhân công tác huy động vốn để thực giao dịch quốc tế (Ben Naceur cộng sự, 2014) Kết làm gia tăng giá trị vốn hóa thị trường thị trường chứng khốn quốc gia Tương tự độ mở thương mại, sách thu hút dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi cần phân tích kỹ lưỡng nhà hoạch định sách muốn phát triển thị trường chứng khốn Do dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi chảy vào quốc gia có đặc điểm kinh tế vĩ mô tốt, chất lượng thể chế tương đối tốt, đó, đẩy mạnh phát triển hệ thống tài quốc gia này, bao gồm thị trường chứng khoán Cụ thể, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi thúc đẩy phát triển thị trường chứng khoán cách kích kích tham gia cơng ty vào thị trường vốn thực tế thấy nhà đầu tư nước muốn tài trợ cho 79 dự án đầu tư với nguồn vốn bên ngồi Hơn nữa, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi nâng cao tính khoản thị trường chứng khốn nội địa thơng qua việc mua bán chứng khoán hữu nhà đầu tư nước Cuối cùng, vấn đề thể chế vấn đề cần xem xét phân tích thận trọng nhà hoạch định sách muốn phát triển thị trường chứng khốn Cụ thể nhà hoạch định sách cần phải cố gắng cải thiện chất lượng máy tổ chức kiểm soát tham nhũng tốt để từ tạo nên môi trường pháp lý chặt chẽ, hiệu tạo tâm lý an tâm, củng cố niềm tin nhà đầu tư nước, giảm thiểu rủi ro đầu tư cho nhà đầu tư quyền sở hữu quốc gia quan tâm nhiều hơn, kết giúp quốc gia thúc đẩy q trình phát triển thị trường chứng khốn Bởi thể chế hiệu có trách nhiệm có xu hướng thu hút quan tâm củng cố niềm tin cho nhà đầu tư, thị trường chứng khốn quốc gia có rủi ro trị thấp trở nên hấp dẫn Vì thế, phát triển chất lượng thể chế tốt tác động đến hấp dẫn định đầu tư thị trường vốn điều làm gia tăng phát triển thị trường chứng khoán 5.3 Hạn chế đề tài Có thể thấy luận văn phần giải mục tiêu câu hỏi nghiên cứu đặt chương đề tài Tuy nhiên, trình thực đề tài, học viên cảm thấy nhiều hạn chế Các hạn chế bao gồm: Đầu tiên, số liệu phát triển tài đặc biệt phát triển thị trường chứng khoán qua hai tiêu tỷ lệ giá trị vốn hóa thị trường GDP tỷ lệ giá trị giao dịch GDP bị hạn chế phụ thuộc đáng kể vào sở liệu Ngân hàng Thế giới nên liệu mà luận văn có bị thiếu sót so với mong muốn học viên Cụ thể 80 luận văn có số liệu 26 quốc gia Châu Á – Thái Bình Dương Do đó, hạn chế có liên quan đến vấn đề số lượng quốc gia Hạn chế thứ hai có liên quan đến giai đoạn nghiên cứu Trong đề tài này, giai đoạn nghiên cứu trải dài từ năm 2000 đến năm 2017, mà giai đoạn có xảy khủng hoảng tài tồn cầu năm 2007, 2008 Do đó, số liệu có liên quan đến mơ hình nghiên cứu bị ảnh hưởng đáng kể dẫn đến kết thực nghiệm có khơng mong đợi Hạn chế thứ ba luận văn có liên quan đến đo lường đại diện cho phát triển tài Cụ thể luận văn dùng phát triển thị trường chứng khoán đại diện cho phát triển tài quốc gia mà chưa dùng để số đo lường phát triển ngành ngân hàng đại diện cho phát triển tài quốc gia Vì kết mà luận văn đạt chủ yếu hướng đến thị trường chứng khoán Cuối cùng, mơ hình nghiên cứu luận văn dựa vào phương trình nghiên cứu Ben Naceur cộng (2014), có nhiều yếu tố khác có tác động đến phát triển thị trường chứng khốn khơng đưa vào mơ hình nghiên cứu Vì hạn chế cuối đề tài 5.4 Hướng nghiên cứu sau Từ hạn chế đề tài phần 5.3, luận văn đề cập đến số hướng nghiên cứu để khắc phục hạn chế Đầu tiên, nghiên cứu sau cố gắng mở rộng mẫu nghiên cứu cách gia tăng số lượng quốc gia mẫu nghiên cứu Thứ hai, nghiên cứu sau sử dụng biến giả đại diện khủng hoảng tài phân tách giai đoạn nghiên cứu thành hai giai đoạn trước sau khủng 81 hoảng tài nhằm giảm bớt/loại trừ ảnh hưởng khủng hoảng tài đến số liệu có liên quan đến mơ hình nghiên cứu Thứ ba, nghiên cứu sau sử dụng thêm số đo lường phát triển ngành ngân hàng để đại diện cho phát triển tài chính, đồng thời nghiên cứu sau sử dụng thêm phương pháp PCA để tính tốn số phát triển tài từ thị trường chứng khốn ngành ngân hàng Cuối cùng, nghiên cứu sau phân tích thêm yếu tố có tác động đến mức độ phát triển thị trường chứng khốn nhằm phân tích tác động tồn diện yếu tố đến trình phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO Adjasi, C K., & Yartey, C A (2007) Stock market development in SubSaharan Africa: Critical issues and challenges (No 7-209) International Monetary Fund Agbloyor, E K., Abor, J., Adjasi, C K D., & Yawson, A (2013).Exploring the causality links between financial markets and foreign direct investment in Africa Research in International Business and Finance, 28, 118-134 Allen, F., Carletti, E., Cull, R., Qian, J Q., Senbet, L., & Valenzuela, P (2014) The African financial development and financial inclusion gaps Journal of African economies, 23(5), 614-642 Beck, T., & Levine, R (2004) Stock markets, banks, and growth: Panel evidence Journal of Banking & Finance, 28(3), 423-442 Ben Naceur, S B., Cherif, M., & Kandil, M (2014) What drives the development of the MENA financial sector? Borsa Istanbul Review, 14(4), 212-223 Billmeier, A., & Massa, I (2009) What drives stock market development in emerging markets—institutions, remittances, or natural resources? Emerging Markets Review, 10(1), 23-35 Cherif, M., & Gazdar, K (2010) Macroeconomic and institutional determinants of stock market development in MENA region: new results from a panel data analysis International Journal of Banking and Finance, 7(1), 139-159 Demirguc – Kunt A., & Levine, R (1999) Bank-based and market-based financial systems: Cross-country comparisons The World Bank El-Wassal, K A (2005).Understanding the growth in emerging stock markets Journal of Emerging Market Finance, 4(3), 227-261 Floros, C (2014) Football and stock returns: New evidence Procedia Economics and Finance, 14, 201-209 Garcia, V F., & Liu, L (1999) Macroeconomic determinants of stock market development Journal of Applied Economics, 2(1) Ho, S Y., & Njindan Iyke, B (2017) Determinants of stock market development: A review of the literature Studies in Economics and Finance, 34(1), 143-164 Kalim, R., & Shahbaz, M (2009) Impact of foreign direct investment on stock market development: the case of Pakistan In Global Conference on Business and Economics, ISBN (pp 978-0) Kibuthu, W (2005) Capital markets in emerging economies: A case study of the Nairobi Stock Exchange Kurach, R (2010) Stock market development in CEE countries–the panel data analysis Ekonomika, 89 Malik, I., & Amjad, S (2013) Foreign direct investment and stock market development in Pakistan Journal of International Trade Law and Policy, 12(3), 226242 Mishkin, F S., & White, E N (2002) US stock market crashes and their aftermath: implications for monetary policy (No w8992) National bureau of economic research Newbery, D M., & Stiglitz, J E (1984).Pareto inferior trade The Review of Economic Studies, 51(1), 1-12 Nsofor, E S (2016) Impact of Investment on Stock Market Development in Nigeria International Journal of Financial Economics, 5(1), 1-11 Ozkok, Z (2015) Financial openness and financial development: an analysis using indices International Review of Applied Economics, 29(5), 620-649 Porta, R L., Lakonishok, J., Shleifer, A., & Vishny, R (1997) Good news for value stocks: Further evidence on market efficiency The Journal of Finance, 52(2), 859-874 Rhee, S G., & Wang, J (2009) Foreign institutional ownership and stock market liquidity: Evidence from Indonesia Journal of Banking & Finance, 33(7), 1312-1324 Stiglitz, J E (1985) Credit markets and the control of capital Journal of Money, credit and Banking, 17(2), 133-152 Sukruoglu, D., & Nalin, H T (2014) The macroeconomic determinants of stock market development in selected European countries: Dynamic panel data analysis International Journal of Economics and Finance, 6(3), 64-71 Svaleryd, H., & Vlachos, J (2002) Markets for risk and openness to trade: how are they related? Journal of International Economics, 57(2), 369-395 Thanh, S D., Hoai, B T M., & Van Bon, N (2017) Determinants of stock market development: The case of developing countries and Vietnam Journal of Economic Development, (JED, Vol 24 (1)), 30-51 Tsaurai, K (2018) What Are the Determinants of Stock Market Development in Emerging Markets? Academy of Accounting & Financial Studies Journal, 22(2) Yartey, C A (2007) Well-developed financial intermediary sector promotes stock market development: Evidence from Africa Journal of Emerging Market Finance, 6(3), 269-289 Zingales, L., & Rajan, R G (2003) Banks and markets: The changing character of European finance (No w9595) National Bureau of Economic Research PHỤ LỤC variable mean sd p50 max N liquid credit cap turn gdpgr inf sav inv govsize trade capflow law burqual demo corrupt 81.1208 69.88274 61.02127 37.30192 4.931304 6.190102 30.79027 27.29175 14.03376 91.41702 3.677386 4.063596 2.469298 3.531798 2.554825 52.37906 41.54973 49.9051 46.00849 3.495633 8.432466 15.51683 6.856537 5.144217 71.45092 4.520616 1.148487 8032491 1.707957 9283441 12.8304 11.1928 408596 000383 -7.820885 -25.12813 -7.351367 14.12063 4.84566 19.79813 -3.622817 1 63.81755 58.83195 47.5007 17.1387 4.909954 4.469521 31.06388 26.31554 13.16622 70.92006 2.29319 3.75 2.5 254.0896 212.269 333.885 331.271 26.17025 52.92366 75.54961 47.68587 30.2563 441.6038 26.52121 11.5 456 456 456 456 456 456 456 456 456 456 456 456 456 456 456 liquid credit cap turn gdpgr inf sav inv govsize trade capflow law burqual demo corrupt law burqual demo corrupt liquid credit cap turn gdpgr inf sav inv govsize trade capflow 1.0000 0.7606 0.2966 0.2755 -0.1388 -0.3949 -0.2398 0.0369 0.1907 0.1706 0.2659 0.1949 0.3382 0.1819 0.1856 1.0000 0.4632 0.5159 -0.1848 -0.4239 0.0498 0.1610 0.2163 0.2431 0.1501 0.2936 0.5161 0.2077 0.4208 1.0000 0.5829 0.0333 -0.2471 0.2349 0.0067 0.2200 0.6141 0.5217 0.3819 0.5210 0.0824 0.5592 1.0000 -0.0244 -0.1644 0.1741 0.1462 0.2137 0.1670 0.1628 0.2689 0.3658 0.0414 0.3365 1.0000 0.1501 0.2202 0.3168 -0.2751 0.0666 0.1957 -0.0885 -0.1626 -0.1491 -0.1510 1.0000 0.0731 0.0122 -0.2545 -0.1462 -0.0440 -0.1481 -0.3331 -0.1980 -0.2631 1.0000 0.4296 -0.0401 0.3271 0.0562 0.3180 0.0121 -0.4241 0.1230 1.0000 -0.1529 -0.0673 0.0109 0.0561 -0.1423 -0.1092 0.0158 1.0000 -0.1197 -0.0591 0.4975 0.1239 0.0524 0.2310 1.0000 0.6864 0.2145 0.2718 -0.2594 0.3279 1.0000 0.2060 0.1747 -0.1905 0.1936 law burqual demo corrupt 1.0000 0.3547 0.0222 0.4188 1.0000 0.4649 0.6743 1.0000 0.2144 1.0000 Kiểm tra đa cộng tuyến Variable VIF 1/VIF inv sav gdpgr govsize inf 1.33 1.25 1.20 1.15 1.09 0.752820 0.800654 0.830320 0.867507 0.920145 Mean VIF 1.20 Variable VIF 1/VIF trade capflow sav inv liquid inf gdpgr govsize 2.92 2.39 1.97 1.62 1.49 1.31 1.30 1.27 0.342652 0.418628 0.507917 0.618478 0.669439 0.766114 0.770000 0.786747 Mean VIF 1.78 Variable VIF 1/VIF trade burqual sav capflow corrupt demo law inv govsize liquid inf gdpgr 3.16 3.05 2.77 2.53 2.27 2.05 1.99 1.83 1.79 1.67 1.38 1.32 0.316315 0.327557 0.360859 0.395838 0.440673 0.488562 0.503689 0.547849 0.557897 0.600265 0.725981 0.757592 Mean VIF 2.15 CAP + biến vĩ mô Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 7395.25 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 89.881 Prob > F = 0.0000 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = cap Coef gdpgr inf sav inv govsize _cons 5327722 -.186701 7901419 2056804 1.050152 1.309283 26 Std Err .1749053 0727106 1523404 1890389 3986299 8.433455 (0.8525) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(5) Prob > chi2 z 3.05 -2.57 5.19 1.09 2.63 0.16 P>|z| 0.002 0.010 0.000 0.277 0.008 0.877 = = = = = = = 456 26 13 17.53846 18 55.37 0.0000 [95% Conf Interval] 189964 -.3292113 4915602 -.1648291 2688519 -15.21998 8755804 -.0441908 1.088724 5761899 1.831453 17.83855 CAP + biến vĩ mô + biến hội nhập Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 4637.62 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 122.177 Prob > F = 0.0000 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = cap Coef gdpgr inf sav inv govsize trade capflow _cons 4822476 -.1974732 4990699 1376239 7088228 2583279 967563 -6.28727 26 Std Err .1556154 0709553 16435 1915566 3850712 0445721 2742135 8.408761 (0.8559) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(7) Prob > chi2 z 3.10 -2.78 3.04 0.72 1.84 5.80 3.53 -0.75 P>|z| 0.002 0.005 0.002 0.472 0.066 0.000 0.000 0.455 = = = = = = = 456 26 13 17.53846 18 108.32 0.0000 [95% Conf Interval] 1772471 -.336543 1769499 -.23782 -.0459029 1709682 4301144 -22.76814 7872482 -.0584033 8211899 5130679 1.463549 3456876 1.505012 10.1936 CAP + biến vĩ mô + biến hội nhập + thể chế Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 6505.23 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 125.070 Prob > F = 0.0000 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = cap Coef gdpgr inf sav inv govsize trade capflow law burqual demo corrupt _cons 4193272 -.1880648 5148539 1284866 6412378 201637 9365596 -.2532417 20.38869 9148277 3.12842 -58.28247 26 12 Std Err .1525794 0687189 1475755 181807 3661322 0401393 2559966 1.145478 3.200101 9256696 1.347906 10.17633 (0.8254) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(11) Prob > chi2 z 2.75 -2.74 3.49 0.71 1.75 5.02 3.66 -0.22 6.37 0.99 2.32 -5.73 P>|z| 0.006 0.006 0.000 0.480 0.080 0.000 0.000 0.825 0.000 0.323 0.020 0.000 = = = = = = = 456 26 13 17.53846 18 189.32 0.0000 [95% Conf Interval] 1202772 -.3227513 2256113 -.2278486 -.0763681 1229653 4348155 -2.498338 14.11661 -.8994514 4865735 -78.2277 7183773 -.0533783 8040966 4848218 1.358844 2803086 1.438304 1.991855 26.66077 2.729107 5.770267 -38.33724 TURN + biến vĩ mô Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 67554.09 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 205.312 Prob > F = 0.0000 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = turn Coef gdpgr inf sav inv govsize _cons -.0012227 -.0291415 2470196 1751226 6196312 -3.737422 26 Std Err .1300799 0606903 1098603 1477604 2896316 6.057801 (0.8310) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(5) Prob > chi2 z -0.01 -0.48 2.25 1.19 2.14 -0.62 P>|z| 0.993 0.631 0.025 0.236 0.032 0.537 = = = = = = = 456 26 13 17.53846 18 11.92 0.0360 [95% Conf Interval] -.2561746 -.1480922 0316973 -.1144825 0519636 -15.61049 2537291 0898093 4623419 4647277 1.187299 8.13565 TURN + biến vĩ mô + biến hội nhập Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 56361.86 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 191.825 Prob > F = 0.0000 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = turn Coef gdpgr inf sav inv govsize trade capflow _cons 0286272 0962006 2212696 4838278 1.826139 1193866 2492437 -30.67809 26 Std Err .2229877 0982768 1213623 2087301 2518553 0271303 349165 6.295291 (0.5283) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(7) Prob > chi2 z 0.13 0.98 1.82 2.32 7.25 4.40 0.71 -4.87 P>|z| 0.898 0.328 0.068 0.020 0.000 0.000 0.475 0.000 = = = = = = = 456 26 13 17.53846 18 132.89 0.0000 [95% Conf Interval] -.4084206 -.0964183 -.016596 0747243 1.332511 0662121 -.4351071 -43.01663 4656749 2888195 4591353 8929313 2.319766 1725611 9335945 -18.33954 TURN + biến vĩ mô + biến hội nhập + thể chế Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 30097.17 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 191.214 Prob > F = 0.0000 Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = turn Coef gdpgr inf sav inv govsize trade capflow law burqual demo corrupt _cons -.2171756 144251 2775981 674712 1.632496 0584899 3485556 -1.025625 14.68851 1.200399 1.979101 -69.85922 26 12 Std Err .2533824 1012593 1100851 2144824 2991425 0274644 3241191 1.158119 2.250094 8999267 1.133401 7.206274 (2.2340) Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(11) Prob > chi2 z -0.86 1.42 2.52 3.15 5.46 2.13 1.08 -0.89 6.53 1.33 1.75 -9.69 P>|z| 0.391 0.154 0.012 0.002 0.000 0.033 0.282 0.376 0.000 0.182 0.081 0.000 = = = = = = = 456 26 13 17.53846 18 277.80 0.0000 [95% Conf Interval] -.7137961 -.0542136 0618352 2543343 1.046188 0046607 -.2867061 -3.295496 10.27841 -.5634253 -.2423242 -83.98325 2794448 3427156 493361 1.09509 2.218805 1123192 9838174 1.244247 19.09862 2.964223 4.200527 -55.73518 ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH Lê Thị Diễm Trang CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH SỰ PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH CỦA CÁC QUỐC GIA Ở CHÂU Á – THÁI BÌNH DƯƠNG Chuyên ngành: TÀI CHÍNH –. .. Xuất phát từ mục tiêu phân tích ảnh hưởng yếu tố đến phát triển tài quốc gia phát triển phát triển Châu Á – Thái Bình Dương giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2017, luận văn sử dụng số liệu 26 quốc gia. .. lạm phát lại tìm thấy có tác động ngược chiều đáng kể đến mức độ phát triển thị trường chứng khoán quốc gia phát triển phát triển Châu Á – Thái Bình Dương mức ý nghĩa 10% Từ khóa: phát triển tài