by parameter m in the rest of the c

by parameter m in the rest of the countries is statistically
significant. All the significant effects in the lending rate equation are
positive, the largest effect existing in the U.S. (0.918) and the
smallest in Taiwan (0.041). For the deposit interest rate, the largest
effect is in the U.S. (0.854) and the smallest in Korea (0.0003). From
these results we could conclude that for most countries, the deposit
and lending rates adjustment margins are positively related to the
money market adjustment margins and the adjustment ratio is less
than one.
• Parameter s: For the deposit interest rate model, the significantly
positive effects exist in the Philippines and the U.S. and the significantly
negative effects in Korea, Malaysia, Thailand, and Taiwan.
For the lending rate model, the significantly positive effects exist in
Hong Kong, Japan, and Malaysia and the significantly negative
effects in the Philippines, Singapore, and Thailand. Moreover, the
results of Thailand show that the volatility in the interest rates has
negative effects on the interest rate adjustment margins.6
• Parameters η1 and η2: The test results of H0 η1=η2 indicate that
the null hypothesis is rejected in the deposit interest rate model
of Hong Kong, Malaysia, the Philippines, Singapore, and Taiwan,
and in the lending rate model of Hong Kong, the Philippines, and
Taiwan. This tells us that the disequilibrium short-run adjustment
of the interest rate is asymmetric. The comparison of the absolute
values of η1 and η2 shows that the upward adjustment rigidity
(|η1|N|η2|) of the deposit interest rate exists in Hong Kong,
Malaysia, the Philippines, Singapore, and Taiwan, and that the
downward adjustment rigidity (|η1|b|η2|) of the lending rate exists
in Hong Kong, the Philippines, and Taiwan. Moreover, the collusive
pricing arrangement hypothesis is supported by the data of Hong
Kong, the Philippines, and Taiwan.
• Parameter η1: The sign of this parameter is negative in the lending
rate model of Singapore and in the deposit interest rate model of the
U.S. This indicates that the short-run disequilibrium could converge
to the long-run equilibrium by bias adjustments. Between the two
countries, the U.S. would adjust faster.
• Parameter γ: The asymmetric effect of the conditional variance
exists in both the deposit and lending rate models of Hong Kong,
Korea, Singapore, Thailand, and Taiwan, and only in the deposit
interest rate models of the U.S., Korea, and Japan. Moreover, the
values of parameter γ is significantly smaller than zero in the
lending rate models of Thailand and Korea. This indicates that the
leverage effect exists in these two countries, and a decrease of
Table 5
The basic statistics of the first-differenced interest rate variable.
Deposit rate DI_HK DI_IND DI_JAP DI_KOA DI_MAL DI_PHI DI_SIG DI_THA DI_TWN DI_US
Mean −0.017 −0.055 −0.008 −0.032 −0.001 −0.015 −0.011 −0.042 −0.008 −0.022
Standard deviation 0.447 1.660 0.155 0.443 0.319 1.075 0.201 0.582 0.047 0.222
Skewness coefficient −0.463 0.623 3.417 1.190 −5.981 0.552 −1.783 −1.261 −3.042 −0.245
Kurtosis coefficient 9.074 13.95 36.80 29.57 61.93 5.973 22.36 12.79 24.33 4.504
J–B statistic 206.0⁎⁎⁎ 1028.9⁎⁎⁎ 10062.2⁎⁎⁎ 6023.3⁎⁎⁎ 30586.4⁎⁎⁎ 85.1⁎⁎⁎ 3280.3⁎⁎⁎ 865.8⁎⁎⁎ 4142.9⁎⁎⁎ 21.16⁎⁎⁎
LB (12) 29.47⁎⁎⁎ 79.47⁎⁎⁎ 24.97⁎⁎ 111.6⁎⁎⁎ 45.02⁎⁎⁎ 13.57 101.8⁎⁎⁎ 19.67⁎ 47.23⁎⁎⁎ 149.1⁎⁎⁎
LB2 (12) 62.23⁎⁎⁎ 95.64⁎⁎⁎ 13.33 53.02⁎⁎⁎ 7.948 7.074 82.81⁎⁎⁎ 20.88⁎ 24.10⁎⁎ 41.90⁎⁎⁎
Lending rate LI_HK LI_IND LI_JAP LI_KOA LI_MAL LI_PHI LI_SIG LI_THA LI_TWN LI_US
Mean −0.030 −0.042 −0.016 −0.022 −0.018 −0.023 −0.003 −0.030 0.002 −0.018
Standard deviation 0.243 0.780 0.074 0.408 0.215 1.230 0.151 0.330 0.181 0.203
Skewness coefficient −0.031 3.290 0.495 3.485 −3.496 −0.195 −0.437 −1.016 6.179 −0.551
Kurtosis coefficient 8.680 30.66 6.942 29.24 41.23 5.051 18.927 13.187 62.591 5.458
J–B statistic 225.8 6839.2 139.7 6236.4 12779.2 36.86 2152.1 912.6 31173.3 61.36
LB (12) 45.17⁎⁎⁎ 88.62⁎⁎⁎ 734.7⁎⁎⁎ 58.95⁎⁎⁎ 87.53⁎⁎⁎ 34.63⁎⁎⁎ 85.57⁎⁎⁎ 74.74⁎⁎⁎ 56.47⁎⁎⁎ 175.6⁎⁎⁎
LB2 (12) 22.20⁎⁎ 15.91 196.6⁎⁎⁎ 24.06⁎⁎ 20.97⁎ 18.87⁎ 56.49⁎⁎⁎ 8.759 33.24⁎⁎⁎ 40.24⁎⁎⁎
Variable DI_i indicates the deposit interest rate of country i; variable LI_i denotes the lending rate of country i; variable MI_i represents the money market rate of country i. J–B
statistic shows the statistic value of the Jarque–Bera normality test. LB(12) is the Ljung–Box statistic of the 12-day delay asset returns, and LB2(12) is the Ljung–Box statistic of the
squared 12-day delay asset returns. ⁎⁎⁎, ⁎⁎, and ⁎ indicate the significances at 1%, 5%, and 10% levels, respectively.
6 The t-test results indicate that σt is a more suitable measure, so we employ it as
the risk proxy in Table 6.

Kết quả (Việt) 1:

bởi tham số m trong phần còn lại của các nước là thống kêđáng kể. Tất cả những tác động đáng kể trong tỷ lệ cho vay phươngtích cực, hiệu quả lớn nhất sẵn có tại Hoa Kỳ (0.918) và cácnhỏ nhất tại Đài Loan (0.041). Cho tỷ lệ lãi suất tiền gửi, lớn nhấtcó hiệu lực là ở Mỹ (0.854) và nhỏ nhất tại Hàn Quốc (0.0003). Từnhững kết quả này chúng tôi có thể kết luận rằng cho hầu hết các nước, các khoản tiền gửivà tỷ giá cho vay điều chỉnh lợi nhuận có liên quan tích cực đến cácthị trường tiền tệ điều chỉnh lợi nhuận và điều chỉnh tỷ lệ nhỏhơn một.• Tham số s: cho mô hình tỷ lệ lãi suất tiền gửi, các đáng kểtích cực hiệu ứng tồn tại ở Việt Nam và Hoa Kỳ và các đáng kểtác động tiêu cực ở Hàn Quốc, Malaysia, Thái Lan và Đài Loan.Đối với các mô hình cho vay tỷ lệ, tác động đáng kể tích cực tồn tại ởHong Kong, Nhật bản, và Malaysia và tiêu cực đáng kểhiệu ứng ở Philippin, Singapore, và Thái Lan. Hơn nữa, cáckết quả của Thái Lan cho thấy rằng sự bay hơi tại các mức lãi suất cóCác tác động tiêu cực trên tỷ lệ lãi suất điều chỉnh margins.6• Tham số η1 và η2: kết quả kiểm tra của H0 η1 = η2 chỉ ra rằnggiả thuyết null sẽ bị từ chối trong mô hình tỷ lệ lãi suất tiền gửiHong Kong, Malaysia, Philippines, Singapore và Đài Loan,và trong mô hình cho vay tỷ lệ của Hong Kong, Philippin, vàĐài Loan. Điều này cho chúng ta biết rằng disequilibrium ngắn do điều chỉnhtrong tỷ lệ lãi suất là không đối xứng. So sánh các tuyệt đốigiá trị của η1 và η2 cho thấy rằng cứng điều chỉnh trở lên(|Η1| N|Η2|) của các khoản tiền gửi tỷ lệ lãi suất tồn tại ở Hong Kong,Malaysia, Philippines, Singapore, và Đài Loan, và rằng cácđiều chỉnh xuống cứng (|η1|b|η2|) của mức cho vay tồn tạiở Hong Kong, Philippin, và Đài Loan. Hơn nữa, các collusivesắp xếp giá cả giả thuyết được hỗ trợ bởi các dữ liệu của HongThể làm hỏng Kông, Philippines và Đài Loan.• Tham số η1: Các dấu hiệu của tham số này là tiêu cực trong việc cho vayMô hình tỷ lệ của Singapore và trong mô hình tỷ lệ lãi suất tiền gửi của cácU.S. Điều này cho thấy rằng disequilibrium ngắn-chạy có thể hội tụđể cân bằng lâu dài bằng cách điều chỉnh thiên vị. Giữa haiQuốc gia, Mỹ sẽ điều chỉnh nhanh hơn.• Tham số γ: hiệu quả không đối xứng của phương sai có điều kiệntồn tại trong cả hai tiền gửi và tỷ lệ cho vay các mô hình của Hong Kong,Hàn Quốc, Singapore, Thái Lan và Đài Loan, và chỉ trong các khoản tiền gửitỷ lệ lãi suất các mô hình của Mỹ, Hàn Quốc và Nhật bản. Hơn nữa, cácgiá trị của tham số γ nhỏ hơn đáng kể so với zero trong cáctỷ giá cho vay các mô hình của Thái Lan và Triều tiên. Điều này cho thấy rằng cácđòn bẩy có hiệu lực tồn tại hai quốc gia, và giảm củaBảng 5Thống kê cơ bản của biến sử đầu tiên tỷ lệ lãi suất.Tỷ lệ tiền gửi DI_HK DI_IND DI_JAP DI_KOA DI_MAL DI_PHI DI_SIG DI_THA DI_TWN DI_USCó nghĩa là −0.017 −0.055 −0.008 −0.032 −0.001 −0.015 −0.011 −0.042 −0.008 −0.022Độ lệch chuẩn 0.447 1.660 0.155 0.443 0.319 1.075 0.201 0.582 0.047 0.222Skewness hệ số −0.463 0.623 3.417 1.190 −5.981 0.552 −1.783 −1.261 −3.042 −0.245Hệ số kurtosis 9.074 13,95 36.80 29,57 61.93 5.973 22.36 12.79 24,33 4.504J-B số liệu thống kê 206.0⁎⁎⁎ 1028.9⁎⁎⁎ 10062.2⁎⁎⁎ 6023.3⁎⁎⁎ 30586.4⁎⁎⁎ 85.1⁎⁎⁎ 3280.3⁎⁎⁎ 865.8⁎⁎⁎ 4142.9⁎⁎⁎ 21.16⁎⁎⁎LB (12) 29.47⁎⁎⁎ 79.47⁎⁎⁎ 24.97⁎⁎ 111.6⁎⁎⁎ 45.02⁎⁎⁎ 13.57 101.8⁎⁎⁎ 19.67⁎ 47.23⁎⁎⁎ 149.1⁎⁎⁎LB2 (12) 62.23⁎⁎⁎ 95.64⁎⁎⁎ 13.33 53.02⁎⁎⁎ 7.948 7.074 82.81⁎⁎⁎ 20.88⁎ 24.10⁎⁎ 41.90⁎⁎⁎Tỷ giá cho vay LI_HK LI_IND LI_JAP LI_KOA LI_MAL LI_PHI LI_SIG LI_THA LI_TWN LI_USCó nghĩa là −0.030 −0.042 −0.016 −0.022 −0.018 −0.023 −0.003 −0.030 0,002 −0.018Độ lệch chuẩn 0.243 0.780 0.074 0.408 0.215 1.230 0.151 0.330 0.181 0.203Skewness hệ số −0.031 3.290 0.495, 3.485 −3.496 −0.195 −0.437 −1.016 6.179 −0.551Hệ số kurtosis 8.680 30.66 6.942 29.24 41.23 5.051 18.927 13.187 62.591 5.458J-B số liệu thống kê 225.8 6839.2 139.7 6236.4 12779.2 36.86 2152.1 912.6 31173.3 61.36LB (12) 45.17⁎⁎⁎ 88.62⁎⁎⁎ 734.7⁎⁎⁎ 58.95⁎⁎⁎ 87.53⁎⁎⁎ 34.63⁎⁎⁎ 85.57⁎⁎⁎ 74.74⁎⁎⁎ 56.47⁎⁎⁎ 175.6⁎⁎⁎LB2 (12) 22.20⁎⁎ 15.91 196.6⁎⁎⁎ 24.06⁎⁎ 20.97⁎ 18.87⁎ 56.49⁎⁎⁎ 8.759 33.24⁎⁎⁎ 40.24⁎⁎⁎Biến DI_i cho thấy tỷ lệ lãi suất tiền gửi của đất nước tôi; biến LI_i là bắt mức cho vay của đất nước tôi; biến MI_i đại diện cho mức thị trường tiền tệ quốc gia i. J-Bsố liệu thống kê cho thấy giá trị số liệu thống kê của thử nghiệm bình thường Jarque-Bera. LB(12) là số liệu thống kê Ljung-Box của lợi nhuận tài sản 12 ngày chậm trễ, và LB2(12) là số liệu thống kê Ljung-Box của cáctài sản bình phương 12 ngày chậm trễ trả về. ⁎⁎⁎, ⁎⁎, và ⁎ cho thấy thông tại 1%, 5% và 10% mức, tương ứng.6 các kết quả kiểm tra t chỉ ra rằng σt là một biện pháp phù hợp hơn, do đó, chúng tôi sử dụng nó như làproxy rủi ro trong bảng 6.

Kết quả (Việt) 2:

bởi tham số m trong phần còn lại của các nước là thống kê
đáng kể. Tất cả những tác động đáng kể trong phương trình lãi suất cho vay là
tích cực, hiệu quả lớn nhất hiện nay tại Mỹ (0,918) và
nhỏ nhất tại Đài Loan (0,041). Đối với lãi suất tiền gửi, lớn nhất
hiệu quả là ở Mỹ (0,854) và nhỏ nhất ở Hàn Quốc (0,0003). Từ
những kết quả này, chúng tôi có thể kết luận rằng đối với hầu hết các nước, các khoản tiền gửi
lề và điều chỉnh lãi suất cho vay đang tích cực liên quan đến việc
điều chỉnh biên độ thị trường tiền tệ và tỷ lệ điều chỉnh là ít
hơn một.
• Parameter s: Đối với mô hình lãi suất tiền gửi, đáng kể
tích cực hiệu ứng tồn tại ở Philippines và Mỹ và đáng kể
tác động tiêu cực tại Hàn Quốc, Malaysia, Thái Lan và Đài Loan.
Đối với mô hình lãi suất cho vay, các tác động tích cực đáng kể tồn tại ở
Hồng Kông, Nhật Bản và Malaysia và các tiêu cực đáng kể
ảnh hưởng ở Philippines , Singapore, và Thái Lan. Hơn nữa,
kết quả của Thái Lan cho thấy sự biến động của lãi suất có
tác động tiêu cực về việc điều chỉnh lãi suất margins.6
• Tham số η1 và η2: Các kết quả thử nghiệm của H0 = η1 η2 chỉ ra rằng
giả thuyết bị bác bỏ trong suất huy động mô hình tỷ lệ
của Hồng Kông, Malaysia, Philippines, Singapore, Đài Loan,
và trong mô hình lãi suất cho vay của Hồng Kông, Philippines và
Đài Loan. Điều này cho chúng ta biết rằng việc điều chỉnh ngắn hạn mất cân bằng
của lãi suất là không đối xứng. Việc so sánh các tuyệt đối
giá trị của η1 η2 và cho thấy sự cứng nhắc điều chỉnh tăng
(| η1 | N | η2 |) của các khoản tiền gửi lãi suất tồn tại ở Hồng Kông,
Malaysia, Philippines, Singapore, Đài Loan, và rằng
điều chỉnh giảm cứng (| η1 | b | η2 |) của lãi suất cho vay hiện hữu
tại Hồng Kông, Philippines và Đài Loan. Hơn nữa, thông đồng
giả thuyết sắp xếp giá được hỗ trợ bởi các dữ liệu của Hồng
Kông, Philippines và Đài Loan.
• Thông số η1: Các dấu hiệu của tham số này là tiêu cực trong việc cho vay
mô hình tỷ lệ của Singapore và trong mô hình lãi suất tiền gửi của
Mỹ Điều này chỉ ra rằng sự mất cân bằng trong ngắn hạn có thể hội tụ
đến cân bằng dài hạn của những điều chỉnh sai lệch. Giữa hai
quốc gia, Mỹ sẽ điều chỉnh nhanh hơn.
• Thông số γ: Hiệu quả bất đối xứng của phương sai có điều kiện
tồn tại trong cả hai mô hình huy động và lãi suất cho vay của Hồng Kông,
Hàn Quốc, Singapore, Thái Lan và Đài Loan, và chỉ trong tiền gửi
lãi suất mô hình tỷ lệ của Mỹ, Hàn Quốc và Nhật Bản. Hơn nữa, các
giá trị của tham số γ là nhỏ hơn không đáng kể trong các
mô hình lãi suất cho vay của Thái Lan và Hàn Quốc. Điều này chỉ ra rằng
hiệu ứng đòn bẩy tồn tại ở hai nước này, và sự sụt giảm của
Bảng 5
Các số liệu thống kê cơ bản của đầu differenced lãi suất thay đổi.
Lãi suất huy DI_HK DI_IND DI_JAP DI_KOA DI_MAL DI_PHI DI_SIG DI_THA DI_TWN DI_US
Mean -0,017 -0,055 -0,008 - 0,032 -0,001 -0,015 -0,011 -0,042 -0,008 -0,022
độ lệch chuẩn 0,447 1,660 0,155 0,443 0,319 1,075 0,201 0,582 0,047 0,222
Hệ số Skewness -0,463 0,623 3,417 1,190 -5,981 0,552 -1,783 -1,261 -3,042 -0,245
hệ số nhọn 9,074 13,95 36,80 29,57 61,93 5,973 22,36 12,79 24,33 4,504
J-B Thống kê 206.0⁎⁎⁎ 1028.9⁎⁎⁎ 10062.2⁎⁎⁎ 6023.3⁎⁎⁎ 30586.4⁎⁎⁎ 85.1⁎⁎⁎ 3280.3⁎⁎⁎ 865.8⁎⁎⁎ 4142.9⁎⁎⁎ 21.16⁎⁎⁎
LB (12) 29.47⁎⁎⁎ 79.47⁎⁎⁎ 24.97⁎⁎ 111.6⁎⁎⁎ 45.02⁎⁎⁎ 13,57 101.8⁎⁎⁎ 19.67⁎ 47.23⁎⁎⁎ 149.1⁎⁎⁎
LB2 (12) 62.23⁎⁎⁎ 95.64⁎⁎⁎ 13.33 53.02⁎⁎⁎ 7,948 7,074 82.81⁎⁎⁎ 20.88⁎ 24.10⁎⁎ 41.90⁎⁎⁎
Lãi suất cho vay LI_HK LI_IND LI_JAP LI_KOA LI_MAL LI_PHI LI_SIG LI_THA LI_TWN LI_US
Mean -0,030 -0,042 -0,016 -0,022 -0,018 -0,023 -0,003 -0,030 0,002 - 0.018
Độ lệch chuẩn 0,243 0,780 0,074 0,408 0,215 1,230 0,151 0,330 0,181 0,203
Hệ số Skewness -0,031 3,290 0,495 3,485 -3,496 -0,195 -0,437 -1,016 6,179 -0,551
hệ số nhọn 8,680 30,66 6,942 29,24 41,23 5,051 18,927 13,187 62,591 5,458
J-B Thống kê 225,8 6839,2 139,7 6236,4 12779,2 36,86 2152,1 912,6 31.173,3 61,36
LB (12) 45.17⁎⁎⁎ 88.62⁎⁎⁎ 734.7⁎⁎⁎ 58.95⁎⁎⁎ 87.53⁎⁎⁎ 34.63⁎⁎⁎ 85.57⁎⁎⁎ 74.74⁎⁎⁎ 56.47⁎⁎⁎ 175.6⁎⁎ ⁎
LB2 (12) 22.20⁎⁎ 15,91 196.6⁎⁎⁎ 24.06⁎⁎ 20.97⁎ 18.87⁎ 56.49⁎⁎⁎ 8,759 33.24⁎⁎⁎ 40.24⁎⁎⁎
Variable DI_i chỉ ra mức lãi suất tiền gửi của nước i; biến LI_i biểu lãi suất cho vay của nước i; biến MI_i đại diện cho tỷ lệ thị trường tiền tệ của đất nước tôi. J-B
Thống kê cho thấy giá trị thống kê của các bài kiểm tra bình thường Jarque-Bera. LB (12) là số liệu thống kê Ljung-Box của lợi nhuận tài sản chậm trễ 12 ngày, và LB2 (12) là số liệu thống kê Ljung-Box của
12 ngày lãi của tài sản chậm trễ phương. ⁎⁎⁎, ⁎⁎, và ⁎ chỉ ra significances ở mức 1%, 5%, và 10% mức tương ứng.
6 Các kết quả t-test cho thấy σt là một biện pháp phù hợp hơn, vì vậy chúng tôi sử dụng nó như là
các proxy rủi ro trong Bảng 6.