5. Empirical results and discussion

5. Empirical results and discussion
We report three sets of results, corresponding to our three models.
Each of our models uses a different indicator of the stock market.
Thus, we set up Model 1 to test the causal relationship between GDP,
MAC, OIL, REE, INF, and RIR; Model 2 to test the causal relationship between
GDP, TUR, OIL, REE, INF, and RIR; and Model 3 to test the causal
relationship between GDP, TRA, OIL, REE, INF, and RIR.
Our first set of results indicates that all the variables are I(1) as well
as being cointegrated in each of the three models (see Table 2). This result
suggests the existence of a long-run relationship between all the
variables in each of the three models.
Consequently, we perform the Granger causality test, using a vector
error-correction model (VECM) and utilizing Eqs. (10)–(15), the results
of which are shown in Table 3. The panel Granger causality test results
are for both the long-run, as represented by the significance of lagged
error-correction term, and for the short-run, as represented by the significance
of the F-statistic.
5.1. Long-run causality
From Table 3, in Models 1–3, when ΔGDP is the dependent variable,
the lagged error-correction term (ECT−1) is statistically significant in all
three Models at conventional significance levels. This implies that GDP
tends to converge to its long-run equilibrium path in response to changes
in its regressors (MAC, TUR, TRA, OIL, REE, INF and RIR). The signifi-
cance of the ECT−1 coefficient in the ΔGDP equation in each of the
three models confirms the existence of long-run equilibrium between
real economic growth rate and its determinants which are one of the

Kết quả (Việt) 1:

5. thực nghiệm kết quả và thảo luậnChúng tôi báo cáo ba bộ kết quả, tương ứng với ba mô hình của chúng tôi.Mỗi người trong số các mô hình của chúng tôi sử dụng một chỉ số khác nhau của thị trường chứng khoán.Vì vậy, chúng tôi thiết lập mô hình 1 để kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa GDP,MAC, dầu, REE, INF và RIR; Mô hình 2 để kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữaGDP, TUR, dầu, REE, INF và RIR; và mô hình 3 để kiểm tra causalmối quan hệ giữa GDP, trà, dầu, REE, INF và RIR.Chúng tôi thiết lập đầu tiên của kết quả chỉ ra rằng tất cả các biến I(1) là tốtnhư cointegrated trong mỗi trong ba mô hình (xem bảng 2). Kết quả nàycho thấy sự tồn tại của một mối quan hệ lâu dài giữa tất cả cácbiến trong mỗi trong ba mô hình.Do đó, chúng tôi thực hiện bài kiểm tra quan hệ nhân quả Granger, bằng cách sử dụng một vectorSửa lỗi (VECM) và người mẫu bằng cách sử dụng Eqs. (10)–(15), kết quảtrong đó được hiển thị trong bảng 3. Kết quả kiểm tra bảng quan hệ nhân quả Grangercho cả lâu dài, như đại diện bởi tầm quan trọng của laggedSửa lỗi hạn, và cho ngắn-dài, như đại diện bởi ý nghĩacủa F-thống kê.5.1. lâu dài quan hệ nhân quảTừ bảng 3, trong mô hình 1-3, khi ΔGDP là biến phụ thuộc,thuật ngữ lagged-sửa lỗi (ECT−1) là thống kê quan trọng trong tất cảba mô hình cấp ý nghĩa thông thường. Điều này ngụ ý rằng GDPcó xu hướng hội tụ về con đường của nó cân bằng dài hạn để đáp ứng với những thay đổitrong các regressors (MAC, TUR, trà, dầu, REE, INF và RIR). Signifi-cance hệ số ECT−1 trong phương ΔGDP trong mỗi của cácCác mô hình ba khẳng định sự tồn tại của trạng thái cân bằng dài hạn giữatốc độ tăng trưởng kinh tế thực và các yếu tố quyết định mà là một trong những

Kết quả (Việt) 2:

5. Kết quả thực nghiệm và thảo luận
Chúng tôi báo cáo ba bộ kết quả, tương ứng với ba mô hình của chúng tôi.
Mỗi mô hình của chúng tôi sử dụng một chỉ số khác nhau của thị trường chứng khoán.
Vì vậy, chúng tôi thiết lập mô hình 1 để kiểm tra các mối quan hệ nhân quả giữa GDP,
MAC, DẦU , REE, INF, và RIR; Mô hình 2 để kiểm tra các mối quan hệ nhân quả giữa
GDP, TUR, DẦU, REE, INF, và RIR; và Mô hình 3 để kiểm tra các quan hệ nhân quả
mối quan hệ giữa GDP, TRA, DẦU, REE, INF, và RIR.
Tập đầu tiên của chúng tôi về kết quả chỉ ra rằng tất cả các biến là I (1) cũng
như được cùng hội nhập trong mỗi trong ba mô hình (xem bảng 2). Kết quả này
cho thấy sự tồn tại của một mối quan hệ lâu dài giữa tất cả các
biến trong mỗi của ba mô hình.
Do đó, chúng tôi thực hiện các bài kiểm tra quan hệ nhân quả Granger, sử dụng một vector
mô hình sửa sai (VECM) và sử dụng EQS. (10) - (15), kết quả
trong số đó được thể hiện trong Bảng 3. Kết quả kiểm tra bảng Granger quan hệ nhân quả
là cho cả lâu dài, như được đại diện bởi tầm quan trọng của độ trễ
hạn sửa lỗi, và trong ngắn hạn được thể hiện qua ý nghĩa
của F-statistic.
5.1. Dài hạn quan hệ nhân quả
từ Bảng 3, trong mô hình 1-3, khi ΔGDP là biến phụ thuộc,
các hạn sửa lỗi tụt (ECT-1) được ý nghĩa thống kê ở tất cả
ba mô hình ở mức ý nghĩa thông thường. Điều này ngụ ý rằng GDP
có xu hướng hội tụ về con đường cân bằng dài hạn của mình để đáp ứng với những thay đổi
trong biến hồi quy của nó (MAC, TUR, TRA, DẦU, REE, INF và RIR). Các signifi-
cance của hệ số ECT-1 trong các phương trình ΔGDP trong mỗi
ba mô hình xác nhận sự tồn tại của lâu dài trạng thái cân bằng giữa
tốc độ tăng trưởng kinh tế thực và các yếu tố đó là một trong những