Phản ứng của thị trường với thay đổi bậc khuyến nghị bằng chứng thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH BÙI VĂN HUY PHẢN ỨNG CỦA THỊ TRƯỜNG VỚI THAY ĐỔI BẬC KHUYẾN NGHỊ - BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH BÙI VĂN HUY PHẢN ỨNG CỦA THỊ TRƯỜNG VỚI THAY ĐỔI BẬC KHUYẾN NGHỊ - BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên -Ngân hàng LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TS LÊ ĐẠT CHÍ TP Hồ Chí Minh – 2016 LỜI CAM ĐOAN ô x am đoa b luậ vă thạ ĩ vớ đề t “Phản ứng thị trường với thay đổi bậc khuyến nghị - Bằng chứng thực nghiệm thị trường chứng khoán Việt Nam” l trì ê ứu khoa họ độc lập riêng theo ướng dẫn S Lê Đạt Chí Các s liệu, kết nêu Luậ vă l tru ràng, cụ thể v ưa từ t ực, có nguồn g c rõ cơng b cơng trình khác Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung tính trung thực Luậ vă Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng Bùi Văn Huy ăm y MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH ẢNH TĨM TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọ đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu Đ tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 P ươ p áp ê ứu 1.6 Kết cấu đề tài 1.7 Ý ĩa đề tài CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1 Khung lý thuyết 2.2 Tổng quan nghiên cứu trướ CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 25 P ươ p áp ê ứu 25 3.1.1 Tỷ suất sinh lợi bất t ường từ khuyến nghị 25 ay đổi kh lượng giao dịch 29 3.1.3 Kết hợp khuyến nghị vào danh mục 30 3.2 Dữ liệu nghiên cứu 32 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 43 4.1 Tỷ suất sinh lợi bất t ường từ khuyến nghị 43 ay đổi kh lượng giao dịch 52 4.3 Kết hợp khuyến nghị vào danh mục 53 4.3 Tổng hợp kết nghiên cứu 57 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 58 5.1 Kết luận 58 5.2 Hạn chế đề t v TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC ướng nghiên cứu 59 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tên đẩy đủ tiếng Anh BHAR Buy-and-hold abnormal return Tên đầy đủ tiếng Việt ỷ uất mua v CAPM Capital Asset Pricing Model CAR Cumulative abnormal return Efficient Market Hypothesis EW Equal-weight HNX Hanoi Stock Exchange ắm ì từ ữ đị át ả v Tỷ suất sinh lợi bất t ường t EMH lợ bất t ườ lũy ả t uyết t ị trườ ỷ trọ Sở bằ ệu au ao dị ứ k oá ao dị ứ k oá ộ HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange Sở p VW Value-weight P â bổ tỷ trọ t eo v óa DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Tổng quan nghiên cứu trướ 13 Bảng 3.1 Thang khuyến nghị công ty môi giới mẫu 34 Bảng 3.2 Th ng kê liệu khuyến nghị từ cơng ty chứng khốn HOSE 20102015 35 Bảng 3.3 Th ng kê công ty môi giới doanh nghiệp khuyến nghị 36 Bảng 3.4 Th ng kê s lượ t ay đổi khuyến nghị mẫu nghiên cứu 38 Bảng 3.5 Tóm tắt khái niệm biến nghiên cứu 39 Bảng 3.6 Th ng kê mô tả biến 41 Bả a trậ tươ qua ữa b ế 42 Bảng 4.1 Phản ứng thị trường với khuyến nghị nâng bậc hạ bậc 44 Bảng 4.2 Phản ứng thị trướng với khuyến nghị nâng bậc lên Mua hạ bậc xu ng Bán 46 Bả â P ươ trì quy đa b ế tỷ uất lợ bất t ườ vớ k uyế ị bậ v bậ 50 Bảng 4.4 Hệ s alpha danh mục theo khuyến nghị nâng bậc 54 DANH MỤC HÌNH Hình 4.1 Diễn biến tỷ suất sinh lợi bất t ường sau khuyến nghị - danh mục chuẩn tính tỷ suất sinh lợi lấy tỷ trọng 47 Hình 4.2 Diễn biến tỷ suất sinh lợi bất t ường sau khuyến nghị - danh mục chuẩn tính tỷ suất sinh lợi lấy tỷ trọng theo v n hóa 48 Hình 4.3 Kh lượng giao dịch chuẩn hóa với khuyến nghị nâng hạ bậc 52 Hình 4.3 Kh lượng giao dịch chuẩn hóa với khuyến nghị nâng lên Mua hạ bậc xu ng Bán 53 Phản ứng thị trường với thay đổi bậc khuyến nghị - Bằng chứng thực nghiệm thị trường chứng khốn Việt Nam Tóm tắt Bài nghiên cứu xem xét phản ứng thị trường vớ t ay đổi bậc khuyến nghị đượ đưa công ty môi giới thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010-2015 Kết nghiên cứu cho thấy chuyên viên phân tích thị trường chứng khoán Việt Nam thể thiên lệch tích cực s khuyến nghị tích cực l áp đảo so với khuyến nghị tiêu cự Đ i với khuyến nghị nâng bậc, tỷ suất lợi nhuận bất t ường theo sau khuyến nghị y l dươ , tă thời gian từ thờ đ ểm đưa k uyến nghị đế vớ á nghiên cứu đo lường danh mục chuẩ k dần có ý nghĩa th ng kê au tháng, kết đồng au Đ i với khuyến nghị hạ bậc, ưa tìm chứng tin cậy phản ứng thị trường với khuyến nghị Khi kết hợp khuyến nghị nâng bậc vào danh mục, danh mục tạo hệ s lợi nhuận bất t ườ dươ Bài nghiên cứu phần trả lời cho câu hỏi giá trị chuyên viên phân tích thị trường chứng khốn Việt Nam Từ khóa: khuyến nghị, nâng bậc, hạ bậc, tỷ suất sinh lợi bất t ường CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài Khuyến nghị từ p â t luô va trị qua trọng thị trường chứng khốn Thơng qua phân tích mình, nhà phân tích chuyển tải thông tin từ hoạt động doanh nghiệp đế đầu tư, nguồn thông tin tham khảo phổ biến để định Câu hỏ đặt liệu khuyến nghị từ phía chun viên phân tích thị trường có thực tá độ Đa nghiên cứu chủ đề đến giá chứng khoán? Bjerring cộng (1983), Stickel (1984), Dimson Marsh (1984), Stickel (1995), Womack (1996), Barber cộng (2001), Cooper cộng (2001), Yazici Muradoglu (2002), Jegadeesh cộng (2004), Ivkovic Jegadeesh (2004), Jegadeesh Kim (2006), Green (2006), Ryan Taffer (2006), Boni Womack (2006), Barber cộng (2007), Agrawal Chen (2008), Moshirian cộng (2009), Bradley cộng (2014a, 2014b), Jiang cộng (2014) cho thấy bậc khuyến nghị 1cụ thể ũ nghị ó tá độ ự t ay đổi bậc khuyến đến tỷ suất sinh lợi bất t ường Trên thị trường chứng khốn Việt am, ưa ó ê ứu phản ứng thị trường với khuyến nghị cổ phiếu Đó ũ o l ê qua đến chủ đề l lý tô ọ đề tài “Phản ứng thị trường với thay đổi bậc khuyến nghị - Bằng chứng thực nghiệm thị trường chứng khoán Việt Nam” l m đề tài nghiên cứu cho luậ vă 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Bằng chứng thực nghiệm thị trường khác cho thấy va trò v tá động khuyến nghị đến thị trường Mục tiêu nghiên cứu l xá định thị trường chứng khoán Việt Nam, giá cổ phiếu phản ứ Khuyến nghị đượ đưa từ dụ: Mua – Nắm Giữ - Bán ô ty p â t ưt ế o đ i với khuyến nghị chia theo nhiều bậc khác Ví EW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1438.82327 2729.79258 68 479.607757 40.1440085 Total 4168.61585 71 58.7128993 buy1trf Coef rmrf smb hml _cons 7719384 -.1415755 1671931 5935496 Std Err .1322057 1612746 2069489 754676 t 5.84 -0.88 0.81 0.79 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.383 0.422 0.434 = = = = = = 72 11.95 0.0000 0.3452 0.3163 6.3359 [95% Conf Interval] 508126 -.4633939 -.2457669 -.912383 1.035751 1802428 5801531 2.099482 EW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1636.72278 1026.98685 68 545.574261 15.1027479 Total 2663.70964 71 37.5170372 buy3trf Coef rmrf smb hml _cons 8323869 -.2332168 0560514 6265273 Std Err .0810901 0989199 1269348 4628904 t 10.26 -2.36 0.44 1.35 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.021 0.660 0.180 = = = = = = 72 36.12 0.0000 0.6145 0.5974 3.8862 [95% Conf Interval] 6705741 -.4306083 -.197243 -.2971561 9941997 -.0358253 3093458 1.550211 EW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1734.66325 784.777311 68 578.221083 11.5408428 Total 2519.44056 71 35.4850783 buy6trf Coef rmrf smb hml _cons 8519904 -.1169969 1541906 0013065 Std Err .0708857 0864718 1109613 4046401 t 12.02 -1.35 1.39 0.00 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.181 0.169 0.997 = = = = = = 72 50.10 0.0000 0.6885 0.6748 3.3972 [95% Conf Interval] 7105401 -.2895486 -.0672292 -.8061403 9934406 0555548 3756103 8087533 VW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 1629.53707 3846.18946 68 543.179022 56.5616097 Total 5475.72653 71 77.1229088 buy1trf Coef rmrf smb hml _cons 8325912 -.1736816 0770633 1.820003 Std Err .1569281 1914328 2456482 8958 t 5.31 -0.91 0.31 2.03 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.367 0.755 0.046 = = = = = = 72 9.60 0.0000 0.2976 0.2666 7.5207 [95% Conf Interval] 519446 -.5556799 -.41312 0324622 1.145736 2083166 5672466 3.607544 VW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 2063.2499 1216.22465 68 687.749967 17.8856566 Total 3279.47455 71 46.1897824 buy3trf Coef rmrf smb hml _cons 932272 -.2728125 0770511 9831311 Std Err .0882455 1076485 1381354 5037356 t 10.56 -2.53 0.56 1.95 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.014 0.579 0.055 = = = = = = 72 38.45 0.0000 0.6291 0.6128 4.2291 [95% Conf Interval] 7561809 -.4876217 -.1985939 -.0220576 1.108363 -.0580032 352696 1.98832 VW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 2540.3481 1154.45598 68 846.782698 16.9772938 Total 3694.80408 71 52.039494 buy6trf Coef rmrf smb hml _cons 1.042723 -.1340259 073901 1.078658 Std Err .0859754 1048793 134582 4907772 t 12.13 -1.28 0.55 2.20 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.206 0.585 0.031 = = = = = = 72 49.88 0.0000 0.6875 0.6738 4.1204 [95% Conf Interval] 8711613 -.3433092 -.1946531 0993276 1.214284 0752575 3424551 2.057989 VW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 1468.41648 3655.26317 68 489.472159 53.7538702 Total 5123.67965 71 72.1645021 buy1trf Coef rmrf smb hml _cons 7956763 -.2176447 -.0974057 1.399537 Std Err .1529836 1866209 2394735 8732831 t 5.20 -1.17 -0.41 1.60 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.248 0.685 0.114 = = = = = = 72 9.11 0.0000 0.2866 0.2551 7.3317 [95% Conf Interval] 4904024 -.590041 -.5752677 -.3430724 1.10095 1547516 3804563 3.142146 VW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 2062.78098 1299.20311 68 687.59366 19.1059281 Total 3361.98409 71 47.3518887 buy3trf Coef rmrf smb hml _cons 9294006 -.3045775 068224 1.032576 Std Err .0912061 1112601 1427699 5206361 t 10.19 -2.74 0.48 1.98 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.008 0.634 0.051 = = = = = = 72 35.99 0.0000 0.6136 0.5965 4.371 [95% Conf Interval] 7474016 -.5265937 -.216669 -.0063369 1.1114 -.0825614 3531169 2.071489 VW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 2571.81775 1133.03495 68 857.272584 16.6622787 Total 3704.8527 71 52.181024 buy6trf Coef rmrf smb hml _cons 1.049119 -.1468052 0761464 1.117161 Std Err .085174 1039017 1333275 4862027 t 12.32 -1.41 0.57 2.30 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.162 0.570 0.025 = = = = = = 72 51.45 0.0000 0.6942 0.6807 4.0819 [95% Conf Interval] 8791565 -.3541379 -.1899046 1469589 1.219081 0605274 3421973 2.087364 VW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1327.8445 2374.28307 68 442.614834 34.9159275 Total 3702.12757 71 52.1426418 buy1trf Coef rmrf smb hml _cons 7379009 -.2229198 1448118 7429771 Std Err .1232968 1504067 1930032 7038206 t 5.98 -1.48 0.75 1.06 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.143 0.456 0.295 = = = = = = 72 12.68 0.0000 0.3587 0.3304 5.909 [95% Conf Interval] 491866 -.5230518 -.24032 -.6614751 9839357 0772122 5299436 2.147429 VW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 2034.37518 1335.03481 68 678.125059 19.6328649 Total 3369.40999 71 47.4564787 buy3trf Coef rmrf smb hml _cons 9150665 -.3590921 0631405 1.305725 Std Err .0924553 112784 1447253 5277668 t 9.90 -3.18 0.44 2.47 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.002 0.664 0.016 = = = = = = 72 34.54 0.0000 0.6038 0.5863 4.4309 [95% Conf Interval] 7305748 -.584149 -.2256544 2525824 1.099558 -.1340352 3519353 2.358867 VW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 2347.68426 1121.14425 68 782.561418 16.4874154 Total 3468.8285 71 48.8567395 buy6trf Coef rmrf smb hml _cons 1.000181 -.1932414 0896432 1.17969 Std Err .0847259 1033551 1326261 4836448 t 11.80 -1.87 0.68 2.44 Number of obs F( 3, 68) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.066 0.501 0.017 = = = = = = 72 47.46 0.0000 0.6768 0.6625 4.0605 [95% Conf Interval] 8311129 -.3994832 -.175008 2145915 1.169249 0130004 3542945 2.144788 Mơ hình CAPM EW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 1824.31705 4216.81082 70 1824.31705 60.2401545 Total 6041.12787 71 85.0863081 buy1trf Coef rmrf _cons 8813425 2.240659 Std Err .1601539 9176606 t 5.50 2.44 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 30.28 0.0000 0.3020 0.2920 7.7615 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.017 5619256 4104431 1.200759 4.070876 EW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 1867.60778 1376.87043 70 1867.60778 19.6695775 Total 3244.47821 71 45.6968761 buy3trf Coef rmrf _cons 8917382 9259037 Std Err .091515 5243685 t 9.74 1.77 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.082 = = = = = = 72 94.95 0.0000 0.5756 0.5696 4.435 [95% Conf Interval] 7092174 -.1199162 1.074259 1.971724 EW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 1924.68808 885.149727 70 1924.68808 12.6449961 Total 2809.83781 71 39.5751804 buy6trf Coef rmrf _cons 9052629 2278718 Std Err .073376 4204345 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| 12.34 0.54 0.000 0.590 = = = = = = 72 152.21 0.0000 0.6850 0.6805 3.556 [95% Conf Interval] 7589191 -.6106585 1.051607 1.066402 EW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 1635.07192 3808.56417 70 1635.07192 54.4080596 Total 5443.63609 71 76.6709309 buy1trf Coef rmrf _cons 8343783 1.853537 Std Err .152204 8721088 t 5.48 2.13 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 30.05 0.0000 0.3004 0.2904 7.3762 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.037 5308169 1141712 1.13794 3.592903 EW, d = 1, T = reg buy3trf rmrf Source SS df MS Model Residual 1759.15974 1385.53478 70 1759.15974 19.793354 Total 3144.69452 71 44.2914721 buy3trf Coef rmrf _cons 8654604 9157236 Std Err t 0918024 5260157 9.43 1.74 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.086 = = = = = = 72 88.88 0.0000 0.5594 0.5531 4.449 [95% Conf Interval] 6823662 -.1333818 1.048555 1.964829 EW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 1874.69506 853.962916 70 1874.69506 12.1994702 Total 2728.65797 71 38.4318024 buy6trf Coef rmrf _cons 8934286 1605051 Std Err .0720717 4129615 t 12.40 0.39 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.699 = = = = = = 72 153.67 0.0000 0.6870 0.6826 3.4928 [95% Conf Interval] 7496861 -.6631205 1.037171 9841308 EW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1378.45359 2790.16226 70 1378.45359 39.8594609 Total 4168.61585 71 58.7128993 buy1trf Coef rmrf _cons 7661091 6839925 Std Err .1302748 7464569 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| 5.88 0.92 0.000 0.363 = = = = = = 72 34.58 0.0000 0.3307 0.3211 6.3134 [95% Conf Interval] 5062843 -.8047689 1.025934 2.172754 EW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1547.88544 1115.8242 70 1547.88544 15.9403457 Total 2663.70964 71 37.5170372 buy3trf Coef rmrf _cons 8118279 6797786 Std Err .0823841 4720499 t 9.85 1.44 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.154 = = = = = = 72 97.10 0.0000 0.5811 0.5751 3.9925 [95% Conf Interval] 647518 -.2616952 9761378 1.621252 EW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1688.78874 830.651823 70 1688.78874 11.8664546 Total 2519.44056 71 35.4850783 buy6trf Coef rmrf _cons 8479734 0830408 Std Err .0710812 4072861 t 11.93 0.20 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.839 = = = = = = 72 142.32 0.0000 0.6703 0.6656 3.4448 [95% Conf Interval] 7062063 -.7292656 9897405 8953472 VW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 1575.52748 3900.19905 70 1575.52748 55.7171292 Total 5475.72653 71 77.1229088 buy1trf Coef rmrf _cons 8190446 1.875075 Std Err .1540242 882538 t 5.32 2.12 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 28.28 0.0000 0.2877 0.2776 7.4644 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.037 511853 1149088 1.126236 3.635242 VW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 1939.74069 1339.73386 70 1939.74069 19.1390552 Total 3279.47455 71 46.1897824 buy3trf Coef rmrf _cons 908796 1.050435 Std Err t 0902724 5172486 10.07 2.03 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 101.35 0.0000 0.5915 0.5856 4.3748 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.046 7287534 0188152 1.088839 2.082055 VW, d = 0, T = Source SS df MS Model Residual 2506.12617 1188.67791 70 2506.12617 16.981113 Total 3694.80408 71 52.039494 buy6trf Coef rmrf _cons 1.03299 1.127455 Std Err .0850311 4872166 t 12.15 2.31 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 147.58 0.0000 0.6783 0.6737 4.1208 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.024 8634007 155732 1.202579 2.099178 VW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 1388.92108 3734.75857 70 1388.92108 53.3536938 Total 5123.67965 71 72.1645021 buy1trf Coef rmrf _cons 7690124 1.383895 Std Err .1507221 8636172 t 5.10 1.60 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.114 = = = = = = 72 26.03 0.0000 0.2711 0.2607 7.3044 [95% Conf Interval] 4684067 -.3385357 1.069618 3.106325 VW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 1912.11865 1449.86544 70 1912.11865 20.7123635 Total 3361.98409 71 47.3518887 buy3trf Coef rmrf _cons 9023021 1.099949 Std Err .0939095 5380887 t 9.61 2.04 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 92.32 0.0000 0.5687 0.5626 4.5511 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.045 7150056 026765 1.089599 2.173133 VW, d = 1, T = Source SS df MS Model Residual 2531.55889 1173.29381 70 2531.55889 16.7613402 Total 3704.8527 71 52.181024 buy6trf Coef rmrf _cons 1.038218 1.168515 Std Err .084479 4840536 t 12.29 2.41 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 151.04 0.0000 0.6833 0.6788 4.0941 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.018 8697299 203101 1.206706 2.13393 VW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1227.02902 2475.09855 70 1227.02902 35.3585508 Total 3702.12757 71 52.1426418 buy1trf Coef rmrf _cons 7228064 8336939 Std Err .1226992 7030501 t 5.89 1.19 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.240 = = = = = = 72 34.70 0.0000 0.3314 0.3219 5.9463 [95% Conf Interval] 4780905 -.5684953 9675222 2.235883 VW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 1828.09276 1541.31723 70 1828.09276 22.0188176 Total 3369.40999 71 47.4564787 buy3trf Coef rmrf _cons 8822541 1.377608 Std Err t 0968259 5547995 9.11 2.48 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 83.02 0.0000 0.5426 0.5360 4.6924 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.015 6891409 2710958 1.075367 2.484121 VW, d = 5, T = Source SS df MS Model Residual 2280.08385 1188.74466 70 2280.08385 16.9820665 Total 3468.8285 71 48.8567395 buy6trf Coef rmrf _cons 9853034 1.242666 Std Err .0850335 4872303 t 11.59 2.55 Number of obs F( 1, 70) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 72 134.26 0.0000 0.6573 0.6524 4.1209 P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.013 8157095 2709159 1.154897 2.214416