Áp dụng mô hình ardl nghiên cứu tác động của các chỉ số giá đến thị trường chứng khoán Việt Nam

Sè 143/2020 thương mại
khoa học
1
2 
11 
19 
31 
38 
45 
54 
61 
67 
76 
82 
MỤC LỤC 
KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ 
1. Nguyễn Thu Thuỷ, Nguyễn Việt Dũng và Tạ Thúy Quỳnh - Áp dụng mô hình ARDL nghiên cứu 
tác động của các chỉ số giá đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Mã số: 143.1FiBa11 
Application of ARDL model for studying the impact of price indicators on the Vietnamese 
stock market 
2. Đỗ Thị Vân Trang, Đinh Hồng Linh và Lê Thùy Linh - Ứng dụng mô hình ARDL nghiên cứu 
các yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam. Mã số:143.1TrEM.11 
Determinants of Foreign Direct Investment In Vietnam: ARDL Model 
3. Vũ Văn Hùng và Hồ Kim Hương - Nghiên cứu tác động của chính sách hỗ trợ đào tạo nghề đối 
với thu nhập của hộ gia đình ở nông thôn Việt Nam. Mã số: 143.1DEco.12 
A Study on the Impact of Vocational Training Policies on Household’s Income in Vietnam’s 
Rural Areas 
4. Võ Thị Ánh Nguyệt và Nguyễn Hoàng Minh Trí - Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu hộ 
gia đình ở Đồng bằng Sông Cửu Long. Mã số: 143.1DEco.11 
An Analysis of the Factors Affecting Household Spending in Mekong Delta 
QUẢN TRỊ KINH DOANH 
5. Nguyễn Quốc Thịnh, Khúc Đại Long và Nguyễn Thu Hương - Quản trị tài sản trí tuệ trong doanh 
nghiệp Việt Nam - động lực cho sự khác biệt hóa. Mã số: 143.2BAdm.22 
Intellectual Property Management in Vietnamese Businesses - Motivation for Diversification 
6. Đặng Thị Thu Trang và Trương Thị Hiếu Hạnh - Ảnh hưởng của chất lượng tích hợp kênh lên 
sự gắn kết của người tiêu dùng trong bán lẻ đa kênh tại Việt Nam. Mã số: 143.2BMkt.21 
The Influence of Channel Integration Quality on Customer Engagement in Multi-channel 
Retail in Vietnam 
7. Lê Công Thuận và Bùi Thị Thanh - Phong cách lãnh đạo ủy quyền và sự tham gia vào quá trình 
sáng tạo của cấp dưới. Mã số: 143.2HRMg.21 
Empowering leadership and followers’ creative process engagement 
8. Nguyễn Chí Đức - Nghiên cứu hành vi tín nhiệm dựa trên lý thuyết trò chơi. Mã số: 143.2BAdm.21 
Game analysis of credit behavior 
9. Trịnh Thùy Anh, Lý Thanh Duy và Nguyễn Phạm Kiến Minh - Sự tác động của nhận dạng tổ 
chức, nhận dạng nhân viên - khách hàng và định hướng khách hàng đến sự gắn kết của nhân viên tại 
các công ty truyền thông trên địa bàn TP.HCM. Mã số: 143.2HRMg.21 
The Impact of Organization Identity, Staff-Customer Identity, and Customer Orientation on 
Staff Commitment at Communication Companies in Hochiminh City 
Ý KIẾN TRAO ĐỔI 
10. Phan Thị Thu Hiền, Phạm Thị Cẩm Anh và Trần Bích Ngọc - Những điểm mới của bộ quy tắc 
Incoterms 2020 và hàm ý áp dụng trong mua bán hàng hóa quốc tế. Mã số: 143.3IBMg.32 
New Points in Incoterms 2020 and Implications in International Goods Trading 
11. Nguyễn Ngọc Mai và Nguyễn Thị Minh Thảo - Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng 
dụng gọi xe: Trường hợp nghiên cứu tỉnh Bình Dương. Mã số: 143.3BMkt.31 
Factors Affecting the Intention to Use Vehicle Booking Apps: a Case Study in Bình Dương 
Province
 ISSN 1859-3666
1. Giới thiệu chung 
Thị trường chứng khoán là một trong những 
thành phần quan trọng của một nền kinh tế phát 
triển, là kênh đầu tư hiệu quả và phổ biến của rất 
nhiều nhà đầu tư. Trải qua hơn 20 năm, thị trường 
chứng khoán Việt Nam không ngừng phát triển và 
đạt được nhiều thành tựu quan trọng. Sự thăng trầm 
của thị trường chứng khoán do tác động của nhiều 
nhân tố, bao gồm nhóm nhân tố vĩ mô, các nhân tố 
vi mô trong nước và cả các tác động từ môi trường 
quốc tế. 
Kinh tế Việt Nam duy trì được tốc độ tăng trưởng 
ấn tượng qua nhiều năm, tăng trưởng GDP năm 
2018 đạt 7.1% và năm 2019 đạt 7%, cao nhất trong 
13 năm vừa qua (theo ADB1). Với sự kiện thị trường 
chứng khoán chính thức đi vào hoạt động năm 2000 
và Việt Nam gia nhập Tổ chức thương mại thế giới 
(WTO) vào năm 2007, Chính Phủ Việt Nam ngày 
càng quyết tâm trong việc phát triển kinh tế thông 
qua nhiều chính sách mở cửa với các nền kinh tế 
khác trên thế giới. Thị trường chứng khoán Việt 
Nam phát triển ngày càng mạnh mẽ, đặc biệt nhận 
được dòng vốn đầu tư đáng kể từ nước ngoài. Biến 
động trên thị trường chứng khoán, cùng với rủi ro và 
cơ hội, luôn là chủ đề hấp dẫn thu hút được sự quan 
tâm của các nhà đầu tư, các nhà hoạch định chính 
sách và nhiều nhà nghiên cứu. 
Nền kinh tế Việt Nam nhập siêu trong những năm 
trở lại đây đẩy cầu ngoại tệ lên cao, trong khi đó dự 
trữ ngoại hối của Việt Nam còn thấp nên tạo áp lực 
lên các cơ quan nhà nước trong việc kiểm soát tỷ giá 
USD/VND. Sự biến động của tỷ giá hối đoái có thể 
tác động đến hoạt động xuất nhập khẩu, từ đó ảnh 
hưởng đến dòng tiền đầu tư nước ngoài và tác động 
gián tiếp tới thị trường chứng khoán. Cùng với tỷ giả 
hối đoái, các chỉ số giá như giá dầu và giá vàng cũng 
ÁP DỤNG MÔ HÌNH ARDL NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CÁC CHỈ SỐ GIÁ 
ĐẾN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 
Nguyễn Thu Thuỷ 
Trường Đại học Ngoại thương 
Email: thuthuynguyen@ftu.edu.vn 
Nguyễn Việt Dũng 
Trường Đại học Ngoại thương 
Email: vd.nguyen@ftu.edu.vn 
Tạ Thúy Quỳnh 
Trường Đại học Ngoại thương 
Email: quynhtathuy@gmail.com 
Ngày nhận: 09/06/2020 Ngày nhận lại: 08/07/2020 Ngày duyệt đăng: 13/07/2020 
M
 ục tiêu của bài nghiên cứu là phân tích tác động của tỷ giá, giá dầu thô và giá vàng thế giới đến 
thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn tháng 10/2007 đến tháng 10/2019. Sử dụng mô 
hình phân phối trễ tự hồi quy (Autoregressive Distributed Lag - ARDL) kết hợp với phương pháp kiểm định 
đường bao (Bound test) làm cơ sở xác định tác động dài hạn, sau đó dùng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) 
để phân tích tác động ngắn hạn, kết quả thực nghiệm đã chứng minh được mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn 
giữa các chỉ số giá được lựa chọn với chỉ số VN-Index. Cụ thể, trong dài hạn, tỷ giá hối đoái và giá vàng tác 
động ngược chiều trong khi giá dầu tác động cùng chiều đến chỉ số VN-Index. Sự biến động trong ngắn hạn 
sẽ được điều chỉnh trở về trạng thái cân bằng dài hạn vớ ... iplier 0.162 0.082 
3KѭѫQJVDLVDLVӕWKD\ÿәL White 3.024 0.000 
3KkQSKӕLFKXҭQ Jarque-Bera 2.867 0.238 
6ӵSKKӧSFӫDP{KuQK Ramsey RESET 2.098 0.150 
Bảng 7: Kết quả ước lượng các hệ số ngắn hạn 
của mô hình ARDL(7,4,8,0) 
Ghi chú: R2 = 0.5212; Adjusted R2 = 0.2281; F-
stat = 219.1839 (0.000); and DW = 2.2186. 
*, **, và *** tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 
5%, và 10%. 
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 10.0 
BiӃn nghiên cӭu HӋ sӕ WѭѫQJTXDQ Sai sӕ chuҭn 
D(LSP(-2)) -0.146*** 0.075595 
D(LSP(-3)) -0.262* 0.073527 
D(LSP(-6)) -0.220* 0.064219 
D(LER) -2.215* 0.512865 
D(LER(-3)) -1.933* 0.552843 
D(LOP) 0.205* 0.052632 
D(LOP(-2)) 0.189* 0.054063 
D(LOP(-4)) 0.092*** 0.054170 
D(LOP(-6)) 0.134** 0.056367 
D(LOP(-7)) -0.132** 0.054449 
ECM(-1)* -0.064* 0.014536 
?khoán, trong khi đó giá dầu thế giới có tác động 
cùng chiều đến chỉ số chứng khoán này. Kết quả ước 
lượng các hệ số ngắn hạn của mô hình ARDL cho 
thấy thị trường chứng khoán Việt Nam chịu tác động 
từ các cú sốc của chính nó, tỷ giá hối đoái và giá dầu 
thế giới. Giá vàng trong ngắn hạn không có tác động 
đến chỉ số thị trường chứng khoán. Bất kỳ sự thay 
đổi trong ngắn hạn nào cũng sẽ được điều chỉnh với 
tốc độ 6.42% giai đoạn tiếp theo để trở lại trạng thái 
cân bằng dài hạn. Các kết quả này phù hợp với một 
số nghiên cứu trước đây (như Kisaka và Mwasaru, 
2012; Dadgar và Nazari, 2012) khi khẳng định lại 
mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ giá hối đoái và giá 
chứng khoán. Mối quan hệ này cũng được giải thích 
dựa trên thực tế Việt Nam duy trì nhập siêu nhiều 
năm, kỹ thuật khoa học cũng chưa thực sự phát triển 
nên chủ yếu nhập máy móc và nguyên vật liệu từ 
nước ngoài. Đô la Mỹ là ngoại tệ có giá mạnh so với 
Việt Nam đồng, giá cả của nhiều sản phẩm căn cứ 
trên USD để định giá. Doanh nghiệp Việt Nam hiện 
nay ưa chuộng loại hình vay ngoại tệ đặc biệt là 
USD cũng như người dân có tâm lý nắm giữ USD 
như là hình thức để tránh rủi ro. Do đó, khi tỷ giá 
tăng hay Việt Nam đồng mất giá đã tạo ra tâm lý bất 
an cho các nhà đầu tư, từ đó khiến TTCK sụt giảm. 
Kết quả thực nghiệm cũng khẳng định lại kết 
luận của Nordin và cộng sự (2014) về mối quan hệ 
ngược chiều giữa giá vàng và chỉ số chứng khoán 
trong dài hạn, cũng như ủng hộ kết luận của Hsing, 
(2011); Kuwornu (2011); Rahman và cộng sự 
(2009) về mối quan hệ cùng chiều giữa giá dầu và 
chỉ số chứng khoán. Các kết luận này được cho là 
phù hợp trong bối cảnh Việt Nam. Giá vàng tăng hay 
giá dầu giảm đều là những dấu hiệu bất ổn của nền 
kinh tế, từ đó có khả năng tác động tiêu cực đến tâm 
lý của nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán. 
5. Hàm ý chính sách và kết luận 
Mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và thị 
trường chứng khoán luôn là chủ đề thu hút được sự 
quan tâm nghiên cứu của nhiều tác giả nghiên cứu 
trong và ngoài nước. Tuy nhiên, 
phần lớn các nghiên cứu này đều 
không có sự thống nhất về mối 
quan hệ cũng như mức độ tác 
động của các biến vì sự khác nhau 
về đặc thù kinh tế, chính sách ở 
từng quốc gia hay một quốc gia 
vào các thời kỳ khác nhau. Bài 
nghiên cứu đã thực hiện phân tích 
tác động của tỷ giá hối đoái, cùng 
với giá dầu và giá vàng lên thị 
trường chứng khoán Việt Nam 
trong giai đoạn từ tháng 10 năm 2007 đến tháng 10 
năm 2019 và tìm ra được mối quan hệ dài hạn cũng 
như ngắn hạn giữa các biến. Cụ thể, trong dài hạn và 
ngắn hạn, tỷ giá hối đoái tác động ngược chiều trong 
khi giá dầu tác động cùng chiều đến chỉ số VN-
Index. Giá vàng cũng có thể giải thích được sự biến 
động của chỉ số chứng khoán trong dài hạn với mối 
quan hệ ngược chiều. Các thay đổi trong ngắn hạn 
sẽ được điều chỉnh trở về trạng thái cân bằng dài hạn 
với tốc độ 6.4% trong giai đoạn tiếp theo. 
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất 
một số giải pháp nhằm phát triển thị trường chứng 
khoán Việt Nam như sau: 
Thứ nhất, kết quả nghiên cứu cho thấy sự biến 
động của tỷ giá hối đoái tạo ra cú sốc tiêu cực lên 
TTCK. Do đó, khi tỷ giá ổn định kết hợp với cơ chế 
điều chỉnh linh hoạt sẽ giúp các doanh nghiệp kích 
thích xuất khẩu cũng như các doanh nghiệp nhập 
khẩu an tâm sản xuất, nhà đầu tư trong và ngoài 
nước có thể dự đoán được tình hình kinh tế và vì vậy 
giá cổ phiếu dao động quanh giá trị thật của nó. Việc 
can thiệp, điều hành, kiểm soát chặt chẽ tỷ giá 
USD/VND của NHNN cần linh hoạt, đáp ứng được 
sự cân bằng tổng thể của nền kinh tế nhằm đảm bảo 
các cân đối vĩ mô, kiểm soát lạm phát, kích thích 
xuất khẩu, kiểm soát nhập khẩu, khuyến khích đầu 
tư nước ngoài vào Việt Nam, tăng quỹ dự trữ ngoại 
tệ của NHNN để có thể can thiệp khi cần thiết. 
Ngoài ra, NHNN cũng nên cho thực hiện thanh toán 
quốc tế bằng các ngoại tệ khác, thay thế USD để 
giảm áp lực lên cung tiền ngoại tệ này. Đồng thời, 
cho các doanh nghiệp thực hiện các nhóm công cụ 
phái sinh như hợp đồng kì hạn, quyền chọn để vấn 
đề cung cầu ngoại tệ không gây trở ngại cho hoạt 
động sản xuất kinh doanh và do đó, chứng khoán 
các công ty này tăng trưởng ổn định hơn. 
Thứ hai, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy 
TTCK Việt Nam cũng có sự nhạy cảm nhất định với 
các mức giá quốc tế trong bối cảnh hội nhập kinh tế 
quốc tế, do đó các nhà hoạch định chính sách cũng 
Sè 143/20208
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 10.0 
Hình 1: Kết quả kiểm định CUSUM và CUSUMSQ 
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
CUSUM 5% Significance
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
CUSUM of Squares 5% Significance 
cần phản ứng kịp thời với các cơ chế điều chỉnh giá 
dầu và giá vàng thích hợp nhằm tránh các cú sốc về 
giá, ảnh hưởng đến tâm lý của các nhà đầu tư trong 
và ngoài nước. 
Mặc dù chứng minh được mối quan hệ dài hạn 
và ngắn hạn giữa chỉ số chứng khoán với tỷ giá hối 
đoái, giá dầu thô và giá vàng, bài viết vẫn còn tồn 
tại một số hạn chế và kỳ vọng sẽ khắc phục được 
bằng các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai. Thứ 
nhất, việc sử dụng chỉ số đại diện thị trường sẽ 
không phản ánh được tác động riêng lẻ của các 
biến độc lập lên từng nhóm cổ phiếu đơn lẻ hay các 
nhóm ngành cụ thể. Thứ hai, thị trường chứng 
khoán Việt Nam còn khá mới mẻ so với nhiều thị 
trường phát triển khác trên thế giới nên sự sẵn có 
về dữ liệu nghiên cứu còn hạn chế dẫn đến kết quả 
nghiên cứu chưa được toàn diện. Thứ ba, bài 
nghiên cứu còn chưa xét đến một số biến kinh tế vĩ 
mô cũng tác động lên thị trường chứng khoán Việt 
Nam như chỉ số giá tiêu dùng CPI, lạm phát hay 
cung tiền.u 
Tài liệu tham khảo: 
1. Bapci, E. S. and Karaca, S. S. (2013), The 
Determinants of Stock Market Index: VAR Approach 
to Turkish Stock Market, International Journal of 
Economics and Financial Issues, 3(1), 163-171. 
2. Basher, S. A., Haug, A. A. and Sadorsky, P. 
(2012), Oil prices, exchange rates and emerging 
stock markets, Energy Economics, 34(1), 227-240. 
3. Cao Đinh Kiên và Nguyễn Hữu Hưng (2017), 
Do Oil Prices still matter? The Case of Vietnamese 
Stock Market, External Economics Review, No. 96 
(7/2017), 16-26. 
4. Dadashi, M. and Tavakoli, A. (2013), 
Dynamic Linkages between Exchange Rates and 
Stock Prices: Evidence from Iran and South Korea, 
International Economics Studies, 42(1), 23-30. 
5. Dadgar, Y. and Nazari, R. (2012), The Analysis 
of Relationship between Stock Prices and Exchange 
Rates in Iran (2007-2012), World Finance and 
Banking Symposium, 14. 
6. Dickey, D. A. & Fuller, W. A. (1979), 
Distributions of the Estimators for Autoregressive 
Time Series with a Unit Root, Journal of the 
American Statistical Association, 74, 427-431. 
7. Dickey, D. A. & Fuller, W. A. (1981), The 
Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time 
Series with a Unit Root, Econometrica, 49, 1057-1072. 
8. Hsing, Y. (2011), Impacts of Macroeconomic 
Variables on Stock Market in Bulgaria and Policy 
Implications, East-West Journal of Economics and 
Business, 14(2), 41-53. 
9. Johansen, S. (1988), Statistical Analysis of 
Cointegrating Vectors, Journal of Economic 
Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254. 
10. Johansen, S. (1995), Likelihood-Based 
Inference in Cointegrated Vector Autoregressive 
Models, Oxford University Press: Oxford. 
11. Johansen, S. and Juselius, C. (1990), 
Maximum Likelihood Estimation and Inference on 
Cointegration - With Applications to the Demand 
for Money, Oxford Bulletin of Economics and 
Statistics, 52(2), 169-210. 
12. Kuwornu, J. K. M. (2011), Macroeconomic 
Variables and Stock Market Returns: Full Information 
Maximum Likelihood Estimation, Research Journal of 
Accounting and Finance, 2(4), 49-63. 
13. Gay, Jr., R. D. (2008), Effect of 
Macroeconomic Variables on Stock Market Returns 
for four Emerging Economies: Brazil, Russia, India, 
and China, International Business and Economics 
Research Journal, 7(3), 1-8. 
14. Gay, Jr., R. D. (2016), Effect of 
Macroeconomic Variables on Stock Market Returns 
for Four Emerging Economies: Brazil, Russia, 
India, and China, International Business and 
Economics Research Journal, 15(3), 119-126. (This 
manuscript was original published in the 
International Business of Economics Research 
Journal, 7(3), 1-8. Due to high download rates this 
manuscript has been reprinted.) 
15. Giri, A. K., Joshi, P. (2017), The Impact of 
Macroeconomic Indicators on Indian Stock Prices: 
An Empirical Analysis, Studies in Business and 
Economics, 12(1), 61-78. 
16. Kisaka, S. E. and Mwasaru, A. (2012), The 
Causal Relationship between Exchange Rates and 
Stock Prices in Kenya, Research Journal of Finance 
and Accounting, 3(7), 121-130. 
17. Lee, J. W. and Brahmasrene, T. (2018), An 
Exploration of Dynamical Relationships between 
Macroeconomic Variables and Stock Prices in 
Korea, The Journal of Asian Finance, Economics 
and Business, 5(3), 7-17. 
18. Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân 
(2015), Kiểm chứng bằng mô hình ARDL tác động 
của các nhân tố vĩ mô đến chỉ số chứng khoán Việt 
Nam, Tạp chí Phát triển và hội nhập, 20(30), 61-66. 
19. Morales, L. (2007), The Dynamic 
Relationship Between Stock Prices and Exchange 
Rates: Evidence from Four Transition Economies 
Rates: Evidence from Four Transition Economies, 
9
?
Sè 143/2020
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Dublin Institute of Technology, 
Paper presented to the 
Asociación Española de 
Economía y Finanzas (AEEFI), 
X Décimas Jornadas de 
Economía International, June 
20-22, Madrid, Spain. 
20. Narayan, P. K. and 
Narayan, S. (2010), Modelling 
the impact of oil prices on 
Vietnam's stock prices, Applied 
Energy, 87(1), 356-361. 
21. Trương Đông Lộc 
(2014), Các nhân tố ảnh hưởng 
đến sự thay đổi của giá cổ phiếu: 
Các bằng chứng từ Sở giao dịch 
chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, 
Tạp chí Khoa học Trường Đại 
học Cần Thơ, 33, 72-78. 
Summary 
The central aim of this 
paper is to analyze the impact 
of exchange rates, international 
gold prices and crude oil prices 
on the Vietnamese stock market 
during the period from October 
2007 to October 2019. Using 
the Autoregressive Distributed 
Lag (ARDL) in combination 
with the Bound tests to deter-
mine the long-term effects and 
the error correction model 
(ECM) afterwards to analyze 
the short-term effects, the 
empirical results reveal the long 
and short-term linkages 
between the selected price 
indices and the VNIndex. 
Particularly, exchange rates and 
gold prices impact positively 
while oil prices impact nega-
tively on the VN-Index in long-
term. The short-term fluctua-
tion will be corrected back to 
the long-term equilibrium at 
6.4%. Based on the research 
findings, some recommenda-
tions are proposed in order to 
develop sustanable stock mar-
ket for the case of Vietnam. 
Sè 143/202010
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
PHỤ LỤC 1 - Kết quả ước lượng sau khi khắc phục hiện tượng 
phương sai sai số thay đổi 
Dependent Variable: LSP 
Method: ARDL 
Date: 12/13/19 Time: 17:29 
Sample (adjusted): 9 145 
Included observations: 137 after adjustments 
Maximum dependent lags: 8 (Automatic selection) 
Model selection method: Akaike info criterion (AIC) 
Dynamic regressors (8 lags, automatic): LER LOP LGP 
Fixed regressors: C 
Number of models evalulated: 5832 
Selected Model: ARDL(7, 4, 8, 0) 
White-Hinkley (HC1) heteroskedasticity consistent standard errors and 
covariance 
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews 10.0
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.* 
LSP(-1) 1.026605 0.099817 10.28486 0.0000 
LSP(-2) -0.237016 0.130796 -1.812105 0.0726 
LSP(-3) -0.116251 0.120590 -0.964022 0.3371 
LSP(-4) 0.307305 0.129095 2.380456 0.0189 
LSP(-5) 0.060772 0.117225 0.518418 0.6052 
LSP(-6) -0.325520 0.135814 -2.396799 0.0182 
LSP(-7) 0.219836 0.083283 2.639641 0.0095 
LER -2.215033 0.490574 -4.515186 0.0000 
LER(-1) 2.153130 0.676297 3.183706 0.0019 
LER(-2) -0.238117 0.734788 -0.324062 0.7465 
LER(-3) -1.486414 0.990498 -1.500673 0.1362 
LER(-4) 1.932864 0.807308 2.394210 0.0183 
LOP 0.204764 0.060918 3.361332 0.0011 
LOP(-1) -0.145414 0.081055 -1.794017 0.0755 
LOP(-2) 0.104768 0.079336 1.320563 0.1893 
LOP(-3) -0.100960 0.079622 -1.267998 0.2074 
LOP(-4) 0.003448 0.087250 0.039516 0.9685 
LOP(-5) -0.123497 0.092675 -1.332579 0.1853 
LOP(-6) 0.166133 0.082938 2.003096 0.0475 
LOP(-7) -0.266558 0.068568 -3.887470 0.0002 
LOP(-8) 0.132164 0.048051 2.750498 0.0069 
LGP -0.080672 0.046452 -1.736650 0.0852 
C -0.342553 0.888853 -0.385388 0.7007 
R-squared 0.977817 Mean dependent var 6.347303 
Adjusted R-squared 0.973536 S.D. dependent var 0.329247 
S.E. of regression 0.053561 Akaike info criterion -2.863999 
Sum squared resid 0.327044 Schwarz criterion -2.373783 
Log likelihood 219.1839 Hannan-Quinn criter. -2.664787 
F-statistic 228.4109 Durbin-Watson stat 2.218595 
Prob(F-statistic) 0.000000