§ BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ NHẬT HUY CÚ SỐC GIÁ DẦU VÀ LỢI NHUẬN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ NHẬT HUY CÚ SỐC GIÁ DẦU VÀ LỢI NHUẬN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng Mã Số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THỊ NGỌC TRANG TP Hồ Chí Minh – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Lê Nhật Huy, tác giả luận văn thạc sĩ “Cú sốc giá dầu lợi nhuận thị trường chứng khoán: Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam” Tôi xin cam đoan nội dung luận văn kết nghiên cứu cá nhân hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang Luận văn thực cách độc lập Các số liệu nêu luận văn trung thực, thu thập từ nguồn đáng tin cậy, kết nghiên cứu lấy từ phần mềm kinh tế lượng Eviews chưa công bố công trình khác Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc TP.HCM, Ngày 22 Tháng 10 Năm 2015 Học viên thực luận văn Lê Nhật Huy MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ TÓM TẮT Error! Bookmark not defined CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG Error! Bookmark not defined CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂYError! Bookmark not de 2.1 Lý thuyết mối quan hệ giá dầu thị trường chứng khoánError! Bookmark not 2.1.1 Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá (APT) Error! Bookmark not defined 2.1.2 Kênh truyền dẫn cú sốc giá dầu đến kinh tế vĩ môError! Bookmark not defined 2.2 Các nghiên cứu quốc gia khác giớiError! Bookmark not defined.3 2.3 Các nghiên cứu Việt Nam Error! Bookmark not defined 2.4 Các loại cú sốc giá dầu Error! Bookmark not defined CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨUError! Bookmark not defin Khái quát phương pháp nghiên cứu Error! Bookmark not defined 3.1 Kiểm định tính dừng Error! Bookmark not defined 3.1.1 Tính dừng Error! Bookmark not defined 3.1.2 Bậc tích hợp Error! Bookmark not defined 3.1.3 Kiểm định Unit-root (kiểm định đơn vị) Error! Bookmark not defined 3.2 Mô hình Vector tự hồi quy - VAR (Vector Autoregressive Models)Error! Bookmark not 3.2.1 Giới thiệu mô hình VAR Error! Bookmark not defined 3.2.2 Một số vấn đề mô hình VAR Error! Bookmark not defined 3.3 Mô hình VAR cấu trúc - SVAR (Structural VAR)Error! Bookmark not defined 3.4 Mô hình Scalar – BEKK Error! Bookmark not defined 3.5 Dữ liệu nghiên cứu Error! Bookmark not defined CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Error! Bookmark not defined 4.1 Kết thống kê mô tả biến Error! Bookmark not defined 4.2 Kiểm định tính dừng Error! Bookmark not defined 4.3 Tương quan giá dầu thực cú sốc giá dầu khác nhauError! Bookmark not defin 4.3.1 Kết phân tích mô hình VAR Error! Bookmark not defined 4.3.2 Xác định độ trễ tối ưu Error! Bookmark not defined 4.3.3 Kết kiểm định mức ý nghĩa mô hình VARError! Bookmark not defined 4.4 Mối tương quan biến đổi theo thời gian Error! Bookmark not defined 4.4.1 Chỉ số thị trường chứng khoán tổng hợp Error! Bookmark not defined 4.4.2 Chỉ số lĩnh vực công nghiệp Error! Bookmark not defined 4.4.3 Kiểm định mô hình Kiểm định tính xác mô hình Scalar-BEKKError! Bookma CHƢƠNG V: KẾT LUẬN Error! Bookmark not defined 5.1 Những kết luận Error! Bookmark not defined 5.2 Hạn chế đề tài Error! Bookmark not defined 5.3 Kiến nghị hướng nghiên cứu Error! Bookmark not defined DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ADF : Kiểm định Augmented Dickey – Fuller ADS : Aggregate demand: đại diện cho cú sốc tổng cầu dầu ATP : Arbitrage pricing theory (Lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá) BEKK : Baba, Engle, Kraft and Kroner BP : Công ty gas xăng dầu quốc tế CPI : Consumer price index (Chỉ số giá tiêu dùng) EVIEW : Econometric Views (Phần mềm thống kê kinh tế lượng) KPSS : Kiểm định Kwiatkowski – Phillips – Schimidt- Shin OECD : Organization of Economic cooperation and Development (Tổ chức hợp tác phát triển kinh tế) OSS : Oil Specific Demand Shock SVAR : (Structure vector autogressions) Mô hình Vector cấu trúc tự hồi quy TTCK : Thị trường chứng khoán VAR : (Vector autoregressions) Mô hình Vector tự hồi quy VECM : Mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số VN-INDEX : (Việt Nam Stock Index) Chỉ số giá chứng khoán Việt Nam DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng Bảng 1.1 Bảng 2.1 Tên Bảng Trang Tình hình tiêu thụ nhập xăng dầu Việt Nam từ năm 2005-2014 Tóm tắt kỳ vọng tương quan loại cú sốc giá dầu lợi nhuận thị trường chứng khoán Việt Nam 21 Bảng 3.1 Tóm tắt biến sử dụng 37 Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến 39 Bảng 4.2 Kết kiểm định ADF KPSS biến 40 Bảng 4.3 Kết ước lượng ma trận ràng buộc SVAR 42 Bảng 4.4 Kết lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR 43 Bảng 4.5 Bảng 4.6 Bảng 4.7 Bảng 4.8 Bảng 4.9 Kết kiểm định tượng tự tương quan LM Test Statistic Kết kiểm định tượng phương sai thay đổi - Kiểm định White Mối qua hệ Lợi nhuận Thị trường chứng khoán loại cú sốc giá dầu Kết phân tích mối quan hệ cú sốc giá dầu, số ngành công nghiệp cụ thể số VN30 Kết kiểm định Wald mô hình Scalar-BEKK 45 45 48 51 55 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình vẽ Hình 1.1 Hình 2.1 Tên hình vẽ Trang Đồ thị chuỗi thời gian số VN-INDEX Giá dầu giới từ tháng 01/2009 – 05/2015 Sơ đồ kênh truyền dẫn cú sốc giá dầu đến kinh tế vĩ mô Hình 3.1 Đồ thị chuỗi lợi suất số VN-INDEX Hình 4.1 Kiểm tra giá trị Roots Hình 4.2 Hình 4.3 Hình 4.4 44 giá trị thực dầu Ước lượng cú sốc giá dầu khác từ năm 2009 đến 2015 Nam cú sốc giá dầu 11 32 Đồ thị phân tích phản ứng xung cú sốc giá dầu Tương quan lợi nhuận thị trường chứng khoán Việt 46 47 50 TÓM TẮT Mối quan hệ cú sốc giá dầu lợi nhuận thị trường chứng khoán không vấn đề đáng quan tâm Việt Nam mà nhiều quốc gia giới Nhằm làm rõ hơn, giá dầu cụ thể giá dầu thô giới cú sốc giá dầu phân tích nhiều thành tố khác nhau, bao gồm: cú sốc cung dầu, cú sốc tổng cầu dầu cú sốc cầu thị trường dầu cụ thể Những loại cú sốc khác có mức ảnh hưởng khác đến kinh tế nói chung thị trường chứng khoán nói riêng Có nhiều nghiên cứu nước mức độ ảnh hưởng giá dầu đến thị trường chứng khoán, ví dụ thị trường phát triển như: Mỹ, Châu Âu, Nhật Bản…; hay thị trường phát triển như: Trung Quốc, Pakistan Tuy nhiên, Việt Nam, câu chuyện cú sốc giá dầu tương đối có số nhà nghiên cứu quan tâm Vì vậy, tác giả kế thừa nghiên cứu trước mối quan hệ cú sốc giá dầu lợi nhuận thị trường chứng khoán để áp dụng nghiên cứu Việt Nam Bằng cách tiến hành thực đo lường mối quan hệ thông qua mô hình “Vector cấu trúc tự hồi quy” (SVAR) mô hình “Scalar-BEKK”, với chuỗi liệu theo tháng bao gồm: giá dầu, sản lượng dầu, số hoạt động kinh tế toàn cầu, lợi nhuận thị trường chứng khoán Việt Nam, số VN30 số ngành kinh tế Kết nghiên cứu cho thấy: (1) Các loại cú sốc khác có ảnh hưởng khác đến lợi nhuận thị trường chứng khoán; (2) Các loại cú sốc khác có ảnh hưởng khác đến số lợi nhuận ngành công nghiệp lựa chọn thị trường chứng khoán Việt Nam; (3) Thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy nhiều biến động trước cú sốc giá dầu giới Từ khóa chính: Cú sốc, giá dầu, thị trường chứng khoán, SVAR, Scalar – BEKK dụng nguồn nhiên liệu thay dầu mỏ than, khí gas tự nhiên lượng tái tạo Và cuối cùng, Việt Nam nên gia tăng đối thoại với quốc gia xuất dầu lửa để tăng cường hợp tác đa phương tối thiểu hóa cú sốc giá dầu gây ảnh hưởng bất lợi đến kinh tế nước Kết nghiên cứu vài hạn chế tác giả hy vọng việc khám phá cú sốc có nguồn gốc khác ảnh hưởng không giống đến lợi nhuận thị trường chứng khoán Việt nam, bổ sung cho nghiên cứu trước cú sốc giá dầu, thị trường chứng khoán Việt Nam giúp cho nhà hoạch định sách, nhà đầu tư nhà quản trị rủi ro hiểu tác động cú sốc giá dầu lên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ đó, nhà hoạch định sách, nhà đầu tư nhà quản trị rủi ro có hành động để giảm tổn thất rủi ro gia nhập vào thị trường chứng khoán Việt Nam./ DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt: Hoàng Ngọc Nhậm (2007), “Giáo Trình Kinh Tế Lượng”, Đại học Kinh Tế TP.HCM Lê Thị Minh Hương (2013), “Ảnh hưởng biến động giá dầu lên định đầu tư chiến lược Công ty”, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Nguyễn Ngọc Thanh (2011), “Bài Tập Kinh Tế Lượng”, Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh Nguyễn Thị Liên Hoa (2012), “Tác động cú sốc giá dầu đến kinh tế Việt Nam dự báo cho giai đoạn 2012 – 2020”, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường Trường Đại Học Kinh Tế Nguyễn Quang Minh (2015), “Giá vàng, giá dầu thị trường chứng khoán”, Tạp chí tài chính, Tháng 9/2015 Nguyễn Văn Tiến (2005), “Tài quốc tế đại kinh tế mở”, Nhà xuất Thống Kê Phan Thị Bích Nguyệt Phạm Dương Phương Thảo (2013), “ Phân tích tác động nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí phát triển Hội Nhập, số (18) - Tháng 01- 02/2013, Trang 34- 45 Phạm Quang Tín (2011), “Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán niêm yết Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh”, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Ngọc Định (2011), “Tài Chính Quốc Tế”, Nhà xuất Thống Kê 10 Trần Ngọc Thơ, (2007), “Tài Chính Doanh Nghiệp Hiện Đại”, Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh 11 Trần Thị Minh Phương (2013), “Biến động giá dầu giới thị trường chứng khoán Việt Nam”, Luận Văn Thạc Sĩ Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh 12 Vũ Bằng (2013), “Thị trường chứng khoán Việt Nam: Ấn tượng 2013, kỳ vọng 2014 “, Tạp chí tài chính, Truy cập địa chỉ: http://www.tapchitaichình.vn/Chung-khoan/Thi-truong-chung-khoan-Viet-NamAn-tuong-2013-ky-vong-2014/41211.tctc Tài liệu Tiếng Anh: 13 Anoruo, E and Mustafa, M (2007), “An empirical investigation into the relation of oil to stock market prices”, North American Journal of Finance and Banking Research, 1, 1, pp 22-46 14 Baba, Engle, Kraft and Kroner (1990), “Multivariate Simultaneous Generalized Arch”,EconometricTheory,Vol.11,No.1.(Mar.,1995),pp.122-150, http://links.jstor.org/sici?sici=0266 4666%28199503%2911%3A1%3C122%3AMSGA%3E2.0.CO%3B2-Q 15 Basher, P Sadorsky (2006), “Oil price risk and emerging stock markets”, Global Finance Journal 17 (2006) 224–251 16 Blanchard, O., Quah, D., (1989), “The dynami c effects of aggregate demand and supply disturbances”, The American Economic Review 79, 655– 673 17 Bernanke, Ben S (1986), “Alternative Explanations of the MoneyIncome Correlation,” Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, pp 49100 18 Bollerslev,Tim (1986), “Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity”, University of California at San Diego, La Jolla, CA 92093, USA Institute of Economics, University of Aarhus, Denmark, Received May 1985, final version received February 1986 19 Burbridge, J., and A Harrison (1984), “Testing for the effects of oil-price rises using vector autoregressions”, International Economic Review 25(1), 459-484 20 Caporin & Michael McAleer (2008), "Thresholds, News Impact Surfaces and Dynamic Asymmetric Multivariate GARCH," "Marco Fanno" Working Papers 0064, Dipartimento di Scienze Economiche "Marco Fanno" 21 Caporin & Michael McAleer (2011), "Ranking Multivariate GARCH Models by Problem Dimension: An Empirical Evaluation," Working Papers in Economics 11/23, University of Canterbury, Department of Economics and Finance 22 Christopher A Sims and Thomas J Sargent (2011), "Empirical research on cause and effect in the macroeconomy", Nobel Memorial Prize in Economic Sciences 23 Cong, R-G., Wei, Y-M., Jiao, J-L., Fan, Y (2008), “Relationships between oil price shock and stock market: An empirical analysis from China”, Energy Policy, 36, 3544–3553 24 Cuong C M Ishaq Bhatti (2012), “Copula model dependency between oil prices and stock markets: Evidence from China and Vietnam”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Volume 22, Issue 4, October 2012, Pages 758–773 25 C.W.J Granger and P Newbold (1974), “Spurious Regressions In Econometrics”, Journal of Econometrics (1974), p.111-120 26 Dagher L, Hariri S El (2013), “The impact of global oil price shock on the Lebanese stock market”, American University of Beirut, Department of Economics, P.O.Box 11-0236, Riad El-Solh, Beirut 1107 2020, Lebanon 27 Darby, M.R (1982), “The price of oil and world inflation and recession”, American Economic Review 72(4):738-751 Degiannakis, S., Filis, G., Kizys, R., 2014 “The effects of oil price shock on stock market volatility: Evidence from European data” Energy J 35, 35–56 28 Dickey, D A and Fuller, W.A (1976) "Distribution of First Order Autoregressive Estimator," Proceedings of the Business and Economic Statistics Section, American Statistical Association., pp 278-281 29 Dickey, D A and Fuller, W.A (1979), "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root ," J American Statistical Assn., pp 427-431 30 Dickey, D A and Fuller, W.A (1981) "Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root ," Econometrica , pp 1057-1072 31 Donoso, D.I.C (2009), “Oil Price Shock and Stock Markets” 32 El-Sharif, I., Brown, D., Burton, B., Nixon, B., and Russell, A (2005) “Evidence on the nature and extent of the relationship between oil prices and equity values in the UK”, Energy Economics, 27(6), 819-830 33 Engle and Granger, (1987), “Cointegration and Error Correction: Representation,Estimation and Testing, Econometrica” , pp 251-276 34 Engle, R F (2001), “Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate GARCH models”, University of California San Diego, Department of Economics 35 Engle (R F.) (2002), “Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models”, Journal of Business Economic Statistics, 20, 339-350 36 Engle, R F & Sheppard, K (2001), “Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH”, National Bureau Economic Research, working paper, No 8554 37 Engle, R.F., Kroner, K.F (1995), ”Multivariate simultaneous generalized ARCH” Econ Theory 11, 122–150 38 Faff and Timothy J Brailsford (1999),” Oil price risk and the Australian stock market”, Journal of Energy Finance & Development, vol 4, issue 1, pages 6987 39 Filis, G (2014), “Macro economy, stock market and oil prices: Do meaningful relationships exist among their cyclical fluctuations?”, Energy Economics 32 (2010), 877–886 40 Filis, G (2014), David C Broadstock a, b, “Oil price shock and stock market returns: New evidence from the United States and China”, Int Fin Markets, Inst and Money 33 (2014), 417–433 41 Filis, G., (2010) “Macro economy, stock market and oil prices: Do meaningful relationships exist among their cyclical fluctuations?”Energy Econ 32, 877– 886 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140988310000551 42 Filis, G., Chatziantoniou, I., (2014), “Financial and monetary policy responses to oil price shock: evidence from oil-importing and oil-exporting countries”, Quant Finance Account 42, 709–729 Rev http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11156-013-0359-7 43 Filis, G., Degiannakis, S., Floros, C., (2011),” Dynamic correlation between stock market and oil prices: The case ofoil-importing and oil-exporting countries”, Int.Rev Financ Anal 20, 152–164 44 Francesco Ravazzoloa and Joaquin L Vespignanib+ (2015),” A New Monthly Indicator of Global Real Economic Activity”, Working paper, Centre for Applied Macro- and Petroleum Economics (CAMP), April 13, 2015 45 Gisser, M., and T.H Goodwin (1986), “Crude oil and the macroeconomy: Tests of some popural notions” Journal of Money, Credit and Banking 18(1), 95-103 46 Gujarati, D N (2003) Basic econometrics, Fourth edition McGraw-Hill, New York 47 Guo, Hui and Kliesen (2005), “Oil Price Volatilityand U.S Macroeconomic Activity.” Federal Reserve Bank of St Louis Review, November/December 2005, 87(6), pp 669-83 48 Greene, D.L., Donald W Jones and Paul N Leiby (1998), “The Outlook for U.S Oil Dependence,” Energy Policy, vol 26, no 1, pp 55-69 49 Hamilton, J.D (1983), “Oil and the macro economy since World War II”, Journal of Political Economy 92(2):228-248Jam, D.H (2000),” What is an oil shock?”, working paper, http://www.nber.org/papers/w7755 50 Hammoudeh, S and E Eleisa (2004), "Dynamic Relationships Among GCC Stock Markets and NYMEX Oil Futures," Contemporary Economic Policy Vol 22, no.2 (April 2004), 250-269 51 Huang, R D., Masulis, R W., Stoll, H R (1996), “Energy shock and financial markets.” Journal of Futures Markets 16, 1-27 52 Jones, C.M., and G Kaul (1996), “Oil and stock markets”, Journal of Finance 51(2):463-491 53 Kilian, Lutz (2008), "The Economic Effects of Energy Price Shock." Journal of Economic Literature, 46(4): 871-909 54 Kilian, Lutz (2009) “Not all oil shock are alike: Disentangling demand and supply shock in the crude oil market” Am Econ Rev 99, 1053–1069 https://www.aeaweb.org/articles.php?doi=10.1257/aer.99.3.1053 55 Miller, J.I., and R.A Ratti (2009), “Crude oil and stock markets: Stability, instability, and bubbles” Energy Economics Inpress Available online by ScienceDirect.Mork (1989) 56 Nandha, M., Faff, R., (2008), “Does oil move equity prices? A global view” Energy Econ 30, 986–997 57 Narayan K.Paresh and Narayan Seema (2009), “Modelling the impact of oil prices on Vietnam’s stock prices”, Applied Energy (Impact Factor: 5.61) 01/2010; 87(1):356-361 58 Narayan, K.Paresh., Sharma, S.S., (2011), “New evidence on oil price and firm returns”, J Bank Finance 35, 3253–3262 59 Ramu Ramanathan (2002), “Introductory Econometrics with Applications th edition”, Harcourt College Publisher 60 Papapetrou, E (2001), “Oil price shock, stock market, economic activity and employment in Greece”, Energy Economics,23(5):511-532 61 Park, J., and R.A Ratti (2008), “Oil price shock and stock markets in the U.S and 13 European countries”, Energy Economics 30:2587–2608 62 Sadorsky, P (2008), “Assessing the impact of oil prices on firms of different sizes: its tough being in the middle”, Energy Policy 36, 3854–3861 63 Silvennoinen, A., Terasvirta, T., (2009) In: Andersen, T.G., Davis, R.A., Kreiss, J.P., Mikosch, T (Eds.), “Multivariate GARCH models”, Handbook of Financial Time Series Springer, Berlin/Heidelber, pp 201–229 64 Sims, Christopher A (1986), “Are Forecasting Models Usable for Policy Analysis?” Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review (Winter 1986), pp 2-16 Các nguồn khác: 65 Thu thập thông tin Chỉ số Giá cổ phiếu ngành công nghiệp nghiên cứu trang web Cổ phiếu 68: www.cophieu68.vn 66 Thu thập thông tin Chỉ số VN-INDEX , VN30: www.hsx.vn 67 Thu thập thông tin Sản lượng thép toàn cầu từ website Hiệp hội sản xuất thép giới: https://www.worldsteel.org/ 68 Thu thập thông tin Tình hình tiêu thụ nhập xăng dầu Việt Nam từ năm 2005 đến 2014 trang web Cơ quan lượng Hoa Kỳ: http://www.eia.gov/ 69 Thu thập thông tin Tình hình tiêu thụ nhập xăng dầu Việt Nam từ năm 2005 đến 2014 trang web Tổng cục thống kê: https://www.gso.gov.vn/Default tabid=217 Danh mục website tham khảo khác: 67 BP Statistical Review of World Energy 2015 http://www.bp.com/en/global/corporate/energy-economics/statistical-review-ofworld-energy.html 68 Oeldorado (2009) -Studie http://www.exxonmobil.com/GermanyGerman/PA/Files/oeldorado09.pdf - ExxonMobil PHỤ LỤC Kết kiểm định ADF Kết kiểm định biến SLOIL: Null Hypothesis: SLOIL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic -2.144450 -3.517847 -2.899619 -2.587134 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* 0.2283 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(SLOIL) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:07 Sample (adjusted): 2009M03 2015M07 Included observations: 77 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob SLOIL(-1) D(SLOIL(-1)) C -0.257204 0.820409 19.15314 0.119940 0.146172 9.041099 -2.144450 5.612646 2.118453 0.0353 0.0000 0.0375 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.322953 0.304654 2.254705 376.1935 -170.3308 17.64909 0.000001 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -0.323506 2.703893 4.502097 4.593415 4.538623 2.042854 Kết kiểm định biến dSLSTEEL: Null Hypothesis: DSLSTEEL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 11 (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* -2.342685 -3.531592 -2.905519 -2.590262 0.1620 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DSLSTEEL) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:17 Sample (adjusted): 2010M01 2015M07 Included observations: 67 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob DSLSTEEL(-1) D(DSLSTEEL(-1)) D(DSLSTEEL(-2)) D(DSLSTEEL(-3)) D(DSLSTEEL(-4)) D(DSLSTEEL(-5)) D(DSLSTEEL(-6)) D(DSLSTEEL(-7)) D(DSLSTEEL(-8)) D(DSLSTEEL(-9)) D(DSLSTEEL(-10)) D(DSLSTEEL(-11)) C -1.511173 0.300999 0.351933 0.286613 -0.001275 -0.235592 -0.318606 -0.331423 -0.328517 -0.308426 -0.350589 -0.593277 426.6573 0.645060 0.595081 0.539692 0.489392 0.443887 0.394156 0.336543 0.282784 0.242436 0.211410 0.174857 0.108520 530.7997 -2.342685 0.505812 0.652101 0.585652 -0.002873 -0.597712 -0.946704 -1.172004 -1.355067 -1.458897 -2.005007 -5.466970 0.803801 0.0229 0.6150 0.5171 0.5605 0.9977 0.5525 0.3480 0.2463 0.1810 0.1504 0.0500 0.0000 0.4250 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.924701 0.907967 3315.433 5.94E+08 -630.9677 55.26149 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -32.46269 10928.73 19.22292 19.65069 19.39219 2.001414 Kết kiểm định biến PROIL: Null Hypothesis: PROIL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RPRICEOIL) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:13 Prob.* -7.480697 -3.520307 -2.900670 -2.587691 0.0000 Sample (adjusted): 2009M05 2015M07 Included observations: 75 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob PROIL(-1) D(PROIL(-1)) D(PROIL(-2)) D(PROIL(-3)) C -2.059696 1.047824 0.374269 0.351179 0.000865 0.275335 0.223931 0.158717 0.112012 0.072545 -7.480697 4.679236 2.358088 3.135176 0.011921 0.0000 0.0000 0.0212 0.0025 0.9905 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.669203 0.650300 0.628228 27.62696 -68.96929 35.40251 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -0.003569 1.062355 1.972515 2.127014 2.034204 2.030264 Kết kiểm định biến RVNI: Null Hypothesis: RVNI has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic -7.463345 -3.516676 -2.899115 -2.586866 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RVNI) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:14 Sample (adjusted): 2009M02 2015M07 Included observations: 78 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RVNI(-1) C -0.845580 0.008057 0.113298 0.008238 -7.463345 0.978054 0.0000 0.3312 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.422938 0.415345 0.072302 0.397293 95.23462 55.70153 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.001219 0.094558 -2.390631 -2.330203 -2.366441 1.948728 Kết kiểm định biến RVNBANK: Null Hypothesis: RVNBANK has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic -7.571080 -3.516676 -2.899115 -2.586866 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RVNBANK) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:18 Sample (adjusted): 2009M03 2015M08 Included observations: 78 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RVNBANK(-1) C -0.861470 0.004236 0.113784 0.009635 -7.571080 0.439609 0.0000 0.6615 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.429948 0.422448 0.084950 0.548451 82.66008 57.32125 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -7.07E-05 0.111781 -2.068207 -2.007779 -2.044017 1.779450 Kết kiểm định biến RVNBL: Null Hypothesis: RVNBL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Prob.* -8.049012 -3.516676 -2.899115 -2.586866 0.0000 Dependent Variable: D(RVNBL) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:21 Sample (adjusted): 2009M03 2015M08 Included observations: 78 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RVNBL(-1) C -0.848943 0.012942 0.105472 0.009005 -8.049012 1.437238 0.0000 0.1548 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.460176 0.453073 0.078738 0.471172 88.58316 64.78659 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.002734 0.106468 -2.220081 -2.159653 -2.195890 1.716764 Kết kiểm định biến RVNXD: Null Hypothesis: RVNXD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic -6.872217 -3.516676 -2.899115 -2.586866 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RVNXAYDUNG) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:21 Sample (adjusted): 2009M03 2015M08 Included observations: 78 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RVNXD(-1) C -0.761029 -0.007665 0.110740 0.013131 -6.872217 -0.583752 0.0000 0.5611 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.383254 0.375139 0.115462 1.013196 58.72316 47.22737 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.000784 0.146066 -1.454440 -1.394012 -1.430249 1.970840 Kết kiểm định biến RVNNL: Null Hypothesis: RVNNL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic -8.507162 -3.516676 -2.899115 -2.586866 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level Prob.* 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RVNNL) Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:23 Sample (adjusted): 2009M03 2015M08 Included observations: 78 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RVNNL(-1) C -0.896371 0.001248 0.105367 0.010932 -8.507162 0.114140 0.0000 0.9094 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.487773 0.481033 0.096516 0.707970 72.70324 72.37181 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.003553 0.133977 -1.812904 -1.752475 -1.788713 1.696124 Kết kiểm định biến RVNGT: Null Hypothesis: RVNGT has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RVNGT) Prob.* -4.173586 -3.517847 -2.899619 -2.587134 0.0013 Method: Least Squares Date: 10/29/15 Time: 17:26 Sample (adjusted): 2009M04 2015M08 Included observations: 77 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RVNGT(-1) D(RVNGT(-1)) C -0.613627 -0.303619 -0.006441 0.147026 0.108362 0.009636 -4.173586 -2.801890 -0.668441 0.0001 0.0065 0.5059 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.507302 0.493986 0.084536 0.528833 82.50595 38.09668 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -0.005521 0.118840 -2.065090 -1.973772 -2.028564 1.919322