4.2 Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
4.2.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình, đề tài sẽ sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Nếu biến có hiện tượng đa cộng tuyến với các biến khác thì VIF sẽ lớn . Theo quy tắc kinh
nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là có cộng tuyến cao.
4.2.2.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến lãi suất được mong đợi (IE) và lãi suất không được mong đợi (IU) trong mơ hình (3.3) và (3.4)
Mơ hình (3.3)
𝑅𝑣𝑛𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 = 𝛼 + 𝛿𝑒𝐼𝐸 + 𝛿𝑢 𝐼𝑈 + 𝜀
Mơ hình (3.4)
𝑅ℎ𝑛𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 = 𝛼 + 𝛿𝑒𝐼𝐸 + 𝛿𝑢 𝐼𝑈 + 𝜀
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình (3.3) và (3.4), đề tài tiến hành hồi quy biến IE và IU với nhau
Bảng 4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến IU và IE trong mơ hình (3.3) và (3.4)
Dependent Variable: IE Method: Least Squares Date: 10/19/13 Time: 15:22 Sample: 1 42
Included observations: 42
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.085460 0.121923 -0.700935 0.4874 IU -0.793028 0.087147 -9.099844 0.0000
R-squared 0.674286 Mean dependent var -0.185000 Adjusted R-squared 0.666143 S.D. dependent var 1.361990 S.E. of regression 0.786962 Akaike info criterion 2.405175 Sum squared resid 24.77238 Schwarz criterion 2.487921 Log likelihood -48.50867 Hannan-Quinn criter. 2.435505 F-statistic 82.80716 Durbin-Watson stat 1.094464 Prob(F-statistic) 0.000000
𝑉𝐼𝐹0 = 1
1 − 0.674286= 3.07
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF0 = 3.07 < 10, ta có thể kết luận giữa biến IU và IE khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.2.2.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến lãi suất (I), rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) trong mơ hình (3.7)
Mơ hình (3.7)
𝑅𝑐𝑝 = 𝛼 + 𝛽1𝐵𝑒𝑡𝑎 + 𝛽2𝐵𝑀 + 𝛽𝐼 + 𝜀
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến lãi suất (I), rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM), đề tài lần lượt tiến hành hồi quy các biến I, BM, Beta với nhau để xác định hệ số VIF.
Hồi quy biến lãi suất (I) với biến rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM)
Bảng 4.4 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến I với biến BM và Beta Dependent Variable: I
Method: Least Squares Date: 10/16/13 Time: 23:48 Sample: 1 1646
Included observations: 1646 Weighting series: WT
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.203918 0.064511 3.160991 0.0016 BM -0.526043 0.025202 -20.87307 0.0000 BETA 0.802178 0.048724 16.46359 0.0000
Weighted Statistics
R-squared 0.340461 Mean dependent var 0.205466 Adjusted R-squared 0.339658 S.D. dependent var 1.063115 S.E. of regression 0.850975 Akaike info criterion 2.516952 Sum squared resid 1189.791 Schwarz criterion 2.526805 Log likelihood -2068.452 Hannan-Quinn criter. 2.520606 F-statistic 424.0670 Durbin-Watson stat 0.589358 Prob(F-statistic) 0.000000
Adjusted R-squared 0.321288 S.D. dependent var 1.062040 S.E. of regression 0.874951 Sum squared resid 1257.782 Durbin-Watson stat 0.596931
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0)
𝑉𝐼𝐹1 = 1
1 − 0.340461 = 1.52
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF1 = 1.52 < 10, ta có thể kết luận biến I khơng có đa cộng tuyến với BM và Beta
Hồi quy biến giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) với biến rủi ro (beta) và biến lãi suất (I)
Bảng 4.5 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến BM với biến I và Beta Dependent Variable: BM
Method: Least Squares Date: 10/16/13 Time: 23:50 Sample: 1 1646
Included observations: 1646 Weighting series: WT
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.362303 0.045186 30.14902 0.0000 I -0.398440 0.019089 -20.87307 0.0000 BETA 0.059761 0.045746 1.306384 0.1916
Weighted Statistics
R-squared 0.232453 Mean dependent var 1.363489 Adjusted R-squared 0.231518 S.D. dependent var 0.773123 S.E. of regression 0.740606 Akaike info criterion 2.239126 Sum squared resid 901.1815 Schwarz criterion 2.248979 Log likelihood -1839.800 Hannan-Quinn criter. 2.242779 F-statistic 248.7922 Durbin-Watson stat 1.782136 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.263071 Mean dependent var 1.423475 Adjusted R-squared 0.262174 S.D. dependent var 0.936046 S.E. of regression 0.804034 Sum squared resid 1062.151 Durbin-Watson stat 1.741767
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0)
𝑉𝐼𝐹2 = 1
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF2 = 1.3 < 10, ta có thể kết luận biến BM khơng có đa cộng tuyến với Beta và I
Hồi quy biến rủi ro (beta) với biến lãi suất (I) và biến giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM)
Bảng 4.6 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến Beta với biến I và BM Dependent Variable: BETA
Method: Least Squares Date: 10/17/13 Time: 00:00 Sample: 1 1646
Included observations: 1646 Weighting series: WT
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.874340 0.021357 40.93955 0.0000 I 0.176533 0.010723 16.46359 0.0000 BM 0.017363 0.013291 1.306384 0.1916
Weighted Statistics
R-squared 0.166433 Mean dependent var 0.920016 Adjusted R-squared 0.165418 S.D. dependent var 0.502259 S.E. of regression 0.399203 Akaike info criterion 1.003126 Sum squared resid 261.8331 Schwarz criterion 1.012979 Log likelihood -822.5729 Hannan-Quinn criter. 1.006780 F-statistic 164.0232 Durbin-Watson stat 1.838081 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.062657 Mean dependent var 0.897892 Adjusted R-squared 0.061516 S.D. dependent var 0.440607 S.E. of regression 0.426839 Sum squared resid 299.3412 Durbin-Watson stat 1.804390
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0)
𝑉𝐼𝐹3 = 1
1 − 0.062657= 1.07
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF3 = 1.07 < 10, ta có thể kết luận biến Beta khơng có đa cộng tuyến với BM và I
4.2.2.3 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến lãi suất được mong đợi (IE), biến lãi suất không được mong đợi (IU), rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) trong mơ hình (3.8)
Mơ hình (3.8)
𝑅𝑐𝑝 = 𝛼 + 𝛽1𝐵𝑒𝑡𝑎 + 𝛽2𝐵𝑀 + 𝛽𝑒𝐼𝐸 + 𝛽𝑢𝐼𝑈 + 𝜀
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến lãi suất được mong đợi(IE), lãi suất không được mong đợi (IU), rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM), đề tài lần lượt tiến hành hồi quy các biến IU, IE, BM, Beta với nhau để xác định hệ số VIF.
Hồi quy biến lãi suất được mong đợi (IE) với biến lãi suất không được mong đợi (IU), biến rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM)
Bảng 4.7 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến IE với biến IU, Beta, BM Dependent Variable: IE
Method: Least Squares Date: 10/19/13 Time: 16:28 Sample: 1 1646
Included observations: 1646
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.312221 0.056500 5.526014 0.0000 IU -0.497191 0.034220 -14.52923 0.0000 BM -0.503560 0.021970 -22.92048 0.0000 BETA 0.513106 0.046049 11.14249 0.0000
R-squared 0.308380 Mean dependent var -0.024617 Adjusted R-squared 0.307116 S.D. dependent var 0.978582 S.E. of regression 0.814568 Akaike info criterion 2.430109 Sum squared resid 1089.501 Schwarz criterion 2.443247 Log likelihood -1995.980 Hannan-Quinn criter. 2.434981 F-statistic 244.0453 Durbin-Watson stat 0.502039 Prob(F-statistic) 0.000000
𝑉𝐼𝐹4 = 1
1 − 0.308380= 1.45
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF4 = 1.45 < 10, ta có thể kết luận biến IE khơng có đa cộng tuyến với IU, Beta và BM
Hồi quy biến lãi suất không được mong đợi (IU) với biến lãi suất được mong đợi (IE), biến rủi ro (beta), giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM)
Bảng 4.8 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến IU với biến IE, Beta, BM Dependent Variable: IU
Method: Least Squares Date: 10/19/13 Time: 16:26 Sample: 1 1646
Included observations: 1646
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.242837 0.038243 6.349819 0.0000 IE -0.229120 0.015770 -14.52923 0.0000 BM -0.234234 0.016130 -14.52148 0.0000 BETA 0.275483 0.031700 8.690334 0.0000
R-squared 0.169284 Mean dependent var 0.162404 Adjusted R-squared 0.167766 S.D. dependent var 0.606143 S.E. of regression 0.552965 Akaike info criterion 1.655383 Sum squared resid 502.0748 Schwarz criterion 1.668521 Log likelihood -1358.380 Hannan-Quinn criter. 1.660254 F-statistic 111.5360 Durbin-Watson stat 0.255348 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0)
𝑉𝐼𝐹5 = 1
1 − 0.169284= 1.20
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF5 = 1.20 < 10, ta có thể kết luận biến IU khơng có đa cộng tuyến với IE, Beta và BM
Hồi quy biến giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM) với biến lãi suất không được mong đợi (IU), biến lãi suất được mong đợi (IE) và biến rủi ro (beta).
Bảng 4.9 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến BM với biến IE, IU và Beta Dependent Variable: BM
Method: Least Squares Date: 10/19/13 Time: 16:29 Sample: 1 1646
Included observations: 1646
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.301222 0.045575 28.55111 0.0000 IE -0.481357 0.021001 -22.92048 0.0000 IU -0.485876 0.033459 -14.52148 0.0000 BETA 0.210841 0.046403 4.543674 0.0000
R-squared 0.277426 Mean dependent var 1.423475 Adjusted R-squared 0.276105 S.D. dependent var 0.936046 S.E. of regression 0.796407 Akaike info criterion 2.385014 Sum squared resid 1041.461 Schwarz criterion 2.398151 Log likelihood -1958.866 Hannan-Quinn criter. 2.389885 F-statistic 210.1434 Durbin-Watson stat 1.755675 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0)
𝑉𝐼𝐹6 = 1
1 − 0.277426= 1.38
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF6 = 1.38 < 10, ta có thể kết luận biến BM khơng có đa cộng tuyến với IE, IU và Beta.
Hồi quy biến rủi ro (beta) với biến giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM), biến lãi suất không được mong đợi (IU) và biến lãi suất được mong đợi (IE).
Bảng 4.10 Kiểm tra đa cộng tuyến giữa biến Beta với biến IE, IU và BM Dependent Variable: BETA
Method: Least Squares Date: 10/19/13 Time: 16:28 Sample: 1 1646
Included observations: 1646
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.791510 0.022061 35.87889 0.0000 IU 0.159616 0.018367 8.690334 0.0000 BM 0.058893 0.012961 4.543674 0.0000 IE 0.137003 0.012296 11.14249 0.0000
R-squared 0.089077 Mean dependent var 0.897892 Adjusted R-squared 0.087413 S.D. dependent var 0.440607 S.E. of regression 0.420909 Akaike info criterion 1.109627 Sum squared resid 290.9040 Schwarz criterion 1.122765 Log likelihood -909.2234 Hannan-Quinn criter. 1.114499 F-statistic 53.52230 Durbin-Watson stat 1.834790 Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0)
𝑉𝐼𝐹7 = 1
1 − 0.089077= 1.09
Theo quy tắc kinh nghiệm, VIF7 = 1.09 < 10, ta có thể kết luận biến Beta khơng có đa cộng tuyến với IE, IU và BM.
Với các kết quả kiểm định đa cộng tuyến được trình bày ở trên, ta có thể kết luận các biến độc lập trong mơ hình khơng có đa cộng tuyến với nhau.
4.2.3 Phân tích kết quả nghiên cứu của mơ hình ở mức độ thị trường
Trong phần này, đề tài sẽ sử dụng phương pháp hồi quy OLS để xem xét sự tác động của việc thông báo thay đổi lãi suất trên thị trưởng mở đối với tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN – Index và HN – Index. Mẫu nghiên cứu bao gồm 42 thay đổi lãi suất trong giai đoạn từ tháng 4 năm 2008 đến tháng 12 năm 2012.
Chỉ số VN – Index:
Bảng 4.11 Phản ứng của chỉ số VN – Index đối với thay đổi trong lãi suất công cụ thị trường mở
Dependent Variable: TSSLVNINDEX Method: Least Squares
Date: 10/14/13 Time: 22:01 Sample: 1 42
Included observations: 42
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.012432 0.298310 0.041676 0.9670 I -0.475138 0.362899 -1.309283 0.1979
R-squared 0.041094 Mean dependent var 0.040714 Adjusted R-squared 0.017122 S.D. dependent var 1.944916 S.E. of regression 1.928194 Akaike info criterion 4.197493 Sum squared resid 148.7173 Schwarz criterion 4.280239 Log likelihood -86.14735 Hannan-Quinn criter. 4.227823 F-statistic 1.714223 Durbin-Watson stat 2.537439 Prob(F-statistic) 0.197910
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.597270 Prob. F(2,39) 0.5553 Obs*R-squared 1.248196 Prob. Chi-Square(2) 0.5357 Scaled explained SS 1.114623 Prob. Chi-Square(2) 0.5727
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0) Kết quả kiểm định White ở Bảng 4.11 cho thấy giá trị p-value = 0.5357 > 0.05 nên khơng có cơ sở để bác bỏ giả thiết phương sai không đổi. Do vậy, mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Kết quả hồi quy trong Bảng 4.11 cho thấy tỷ suất sinh lợi của VN – Index phản ứng ngược chiều đối với sự thay đổi trong lãi suất thị trường mở. Tuy nhiên kết quả này khơng có ý nghĩa về mặt thống kê (p-value = 0.19 > 0.05).
Chỉ số HN – Index:
Bảng 4.12 Phản ứng của chỉ số HN – Index đối với thay đổi trong lãi suất công cụ thị trường mở
Dependent Variable: TSSLHNINDEX Method: Least Squares
Date: 10/14/13 Time: 22:52 Sample: 1 42
Included observations: 42
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000156 0.003461 -0.045024 0.9643 I -0.012185 0.004210 -2.894039 0.0061
R-squared 0.173135 Mean dependent var 0.000569 Adjusted R-squared 0.152463 S.D. dependent var 0.024299 S.E. of regression 0.022370 Akaike info criterion -4.715723 Sum squared resid 0.020017 Schwarz criterion -4.632977 Log likelihood 101.0302 Hannan-Quinn criter. -4.685393 F-statistic 8.375464 Durbin-Watson stat 2.047103 Prob(F-statistic) 0.006130
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.219437 Prob. F(2,39) 0.3064 Obs*R-squared 2.471898 Prob. Chi-Square(2) 0.2906 Scaled explained SS 2.882988 Prob. Chi-Square(2) 0.2366
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0) Kết quả kiểm định White trong Bảng 4.12 cho thấy giá trị p-value = 0.2906 > 0.05 nên khơng có cơ sở để bác bỏ giả thiết phương sai khơng đổi. Do vậy, mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Kết quả hồi quy trong Bảng 4.12 cho thấy tỷ suất sinh lợi của HN – Index phản ứng ngược chiều đối với sự thay đổi trong lãi suất công cụ thị trường mở. Khi lãi suất công cụ thị trường mở tăng (giảm) 1% thì tỷ suất sinh lợi của chỉ số HN – Index giảm (tăng) 0.012 với mức ý nghĩa 1%.
Khi lãi suất được tách thành các yếu tố được mong đợi và không được mong đợi như trong mơ hình (3.3) và (3.4). Ta được kết quả hồi quy như sau:
Chỉ số VN – Index
Bảng 4.13 Phản ứng của chỉ số VN – Index đối với thay đổi được mong đợi và không được mong đợi trong lãi suất công cụ thị trường mở
Dependent Variable: TSSLVNINDEX Method: Least Squares
Date: 10/19/13 Time: 14:48 Sample: 1 42
Included observations: 42
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.58E-05 0.304005 0.000282 0.9998 IU -0.441466 0.378427 -1.166582 0.2505 IE -0.519140 0.391847 -1.324856 0.1929
R-squared 0.043514 Mean dependent var 0.040714 Adjusted R-squared -0.005537 S.D. dependent var 1.944916 S.E. of regression 1.950293 Akaike info criterion 4.242586 Sum squared resid 148.3421 Schwarz criterion 4.366705 Log likelihood -86.09430 Hannan-Quinn criter. 4.288080 F-statistic 0.887124 Durbin-Watson stat 2.518259 Prob(F-statistic) 0.419985
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.692490 Prob. F(5,36) 0.6324 Obs*R-squared 3.685093 Prob. Chi-Square(5) 0.5956 Scaled explained SS 3.224662 Prob. Chi-Square(5) 0.6654
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0) Kết quả kiểm định White ở Bảng 4.13 cho thấy giá trị p-value = 0.6324 > 0.05 nên khơng có cơ sở để bác bỏ giả thiết phương sai khơng đổi. Do vậy, mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Kết quả hồi quy trong Bảng 4.13 cho thấy tỷ suất sinh lợi của VN – Index phản ứng ngược chiều đối với sự thay đổi được mong đợi và không được mong đợi trong lãi suất công cụ thị trường mở. Tuy nhiên kết quả này khơng có ý nghĩa về mặt thống kê (p-value (IU) = 0.25 > 0.05; p-value (IE) = 0.19 > 0.05
Chỉ số HN – Index
Bảng 4.14 Phản ứng của chỉ số HN – Index đối với thay đổi được mong đợi và không được mong đợi trong lãi suất công cụ thị trường mở
Dependent Variable: TSSLHNINDEX Method: Least Squares
Date: 10/19/13 Time: 14:47 Sample: 1 42
Included observations: 42
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.000293 0.003527 -0.082968 0.9343 IU -0.011827 0.004390 -2.693880 0.0104 IE -0.012685 0.004546 -2.790170 0.0081
R-squared 0.175180 Mean dependent var 0.000569 Adjusted R-squared 0.132881 S.D. dependent var 0.024299 S.E. of regression 0.022627 Akaike info criterion -4.670580 Sum squared resid 0.019968 Schwarz criterion -4.546461 Log likelihood 101.0822 Hannan-Quinn criter. -4.625086 F-statistic 4.141509 Durbin-Watson stat 2.045431 Prob(F-statistic) 0.023389
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.738280 Prob. F(5,36) 0.5998 Obs*R-squared 3.906103 Prob. Chi-Square(5) 0.5630 Scaled explained SS 4.232068 Prob. Chi-Square(5) 0.5165
(Nguồn: Tính tốn của tác giả với sự hỗ trợ của Eviews 6.0) Kết quả kiểm định White trong Bảng 4.14 cho thấy giá trị p-value = 0.5998 > 0.05 nên khơng có cơ sở để bác bỏ giả thiết phương sai khơng đổi. Do vậy, mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Kết quả hồi quy trong Bảng 4.14 cho thấy tỷ suất sinh lợi của HN – Index phản ứng ngược chiều đối với sự thay đổi được mong đợi và không được mong đợi trong lãi suất công cụ thị trường mở. Khi sự thay đổi được mong đợi trong lãi suất cơng cụ thị trường mở tăng (giảm) 1% thì tỷ suất sinh lợi của chỉ số HN – Index giảm (tăng) 0.013 với mức ý nghĩa 1%. Khi sự thay đổi không được mong đợi trong lãi suất cơng cụ thị trường mở tăng (giảm)
1% thì tỷ suất sinh lợi của chỉ số HN – Index giảm (tăng) 0.012 với mức ý nghĩa 1%.
4.2.4 Phân tích kết quả nghiên cứu của mơ hình ở mức độ cơng ty
Trong phần này, đề tài xem xét tác động của sự thay đổi lãi suất công cụ thị trường mở lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu ở mức độ cơng ty.
Bảng 4.15 trình bày kết quả hồi quy của tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ở mức độ công ty với sự thay đổi lãi suất. Mẫu quan sát gồm 1.646 công ty trong giai đoạn từ tháng 01/2009 đến tháng 12/2012.
Bảng 4.15 Phản ứng của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu đối với thay đổi trong lãi suất công cụ thị trường mở
Dependent Variable: R3 Method: Least Squares Date: 10/15/13 Time: 23:16 Sample: 1 1646
Included observations: 1646
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.237158 0.170763 1.388814 0.1651 I -0.323378 0.069397 -4.659857 0.0000 BM -0.212080 0.075752 -2.799668 0.0052