Үнэт цаасны зах зээл /Монгол улсын үнэт цаасны зах...

Хүмүүнлэгийн ухааны их сургууль

Монгол улсын үнэт цаасны зах зээлийн индекс ба макро эдийн засгийн үзүүлэлтүүдийн хоорондын хамаарал,

TOP-20IM загвар

Судлаач оюутан: А.Гэлэгжамц и-мэйл: [email protected]

блог: www.gelegjamts.blogspot.com вэб сайт: www.gelegjamts.org

Улаанбаатар хот 2009 оны 11-р сар

Монгол улсын үнэт цаасны зах зээлийн индекс ба макро эдийн засгийн үзүүлэлтүүдийн хоорондын хамаарал, TOP-20IM загвар

2

Оршил

Сүүлийн үед судлаачид болон хөрөнгө оруулагчдын сонирхлыг татаж буй

асуудал нь бодит макроэдийн засгийн үйл хөдлөл, түүний санхүүгийн зах зээлд үзүүлэх

хариу үйлдлийг танин мэдэх явдал болоод байна. Хөгжингүй орнуудын санхүүгийн зах

зээл дэх өөрчлөлтүүд нь макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүд1-тэй тодорхой хэмжээгээр

холбогдсон байдаг. Тухайлбал, Baumohl Bernard (2007 он) “Эдийн үзүүлэлтүүдийн

нууц” (The Secrets of Economic Indicators) номонд макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүдийн

санхүүгийн зах зээлд нөлөөлөх нөлөөлөл, дамжих сувгийг тодорхойлон, нөлөөллийн

хүчээр нь эрэмбэлэн, АНУ-ын үнэт цаасны зах зээл (ҮЦЗЗ)-д нөлөөлдөг арван гол

эдийн засгийн үзүүлэлтүүдийг бонд, хувьцааны зах зээл тус бүрээр тодорхойлсонг

Хавсралт 1-д үзүүлэв. Тиймээс Монгол улсын ҮЦЗЗ-ийн үнэнд макроэдийн засгийн

үзүүлэлтүүд нөлөөлдөг эсэх нь судлаач миний сонирхолыг ихэд татлаа. Уг судалгааны

ажлаар Монгол улсын ҮЦЗЗ-ийн индексийг2 макроэдийн засаг (МЭЗ)-ийн

үзүүлэлтүүдээр загварчилах ба ҮЦЗЗ-ийн нийт үнэлгээ болон хөрөнгийн үнэнд макро

хүчин зүйлс нөлөөлдөг гэж үздэг. Иймд Монголын ҮЦЗЗ-ийн хөгжилд нөлөөлж буй

МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийг илрүүлж, тухайн МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн хоорондын

хамаарлыг загварчлах хэлбэрээр Монголын ҮЦЗЗ-ийн ТОР-20 индексийн3 загвар (ТОР-

20IМ)-ыг байгуулж болно гэж үзэв. Уг загварыг байгуулснаар Монгол улсын ҮЦЗЗ-ийн

хөдөлгөөнийг4 МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдээр тооцох, бодлогын шийдвэр гаргалтанд

ирээдүйг харсан хэлбэрээр авч хэрэгжүүлэх бололцоотой болох юм.

Судалгааны ажлын зорилго: Монгол улсын Үнэт цаасны зах зээлийн үнэ буюу

ТОР-20 индексийг Макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүдээр загварчлан, индекс болон

үзүүлэлтүүдийн хоорондын хамаарлыг үнэлэхэд чиглэгдэнэ. ТОР-20IM загварыг

боловсруулах;

Саяханыг хүртэл ҮЦЗЗ-ийн хөгжил болон эдийн засгийн өсөлтийн хоорондын

хамаарлыг түлхүү судалж байлаа. Хөрөнгийн үнийн онолд Макроэдийн засаг (МЭЗ)-

ийн үзүүлэлтүүд голлох нөлөөтэй байдаг. Энэ ч утгаараа олон судлаачид МЭЗ-ийн

үзүүлэлтүүдийн өөрчлөлтөөс бий болсон ҮЦЗЗ-ийн тогтворгүй байдал, тэдгээрийн

1 Макроэдийн засгийн тодорхойлогч гол үзүүлэлтүүд нь Дотоодын нийт бүтээгдэхүүн, аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн, боловсруулах үйлдвэрийн түвшин, ажилгүйдэл, инфляци, мөнгөний нийлүүлэлт, гадаад худалдааны тэнцэл (төлбөрийн тэнцэл), валютын ханш, гадаад, дотоодын шууд хөрөнгө оруулалт, голлох нэр төрлийн бараа бүтээгдэхүүн (алт, зэс, нефть)-ий үнэ зэрэг болно. 2 Монгол улсын үнэт цаасны зах зээлийн үнэ буюу индекс нь ТОР-20 индекс юм. 3 МХБ-д бүртгэлтэй шилдэг 20 хувьцаат компанийн үнэт цааснаас бүрдсэн ТОР-20 индекс 4 Тогтворгүй байдал (Jorg Dopke, Daniel Hartmann, Christian Pierdzioch Andreas Humpe болон Peter Macmillian нарын судалгаанд дурьдснаар)


3

хоорондын харилцан нөлөөлөл, хамаарлыг уялдаа холбоотойгоор онол арга зүйн болон

эмпирик байдлаар судалсан байдаг. Тухайлбал, Jorg Dopke, Daniel Hartmann, Christian

Pierdzioch (2006 он) нарын “Бодит эдийн засгийн үзүүлэлтүүдэд тулгуурлан ҮЦЗЗ-ийн

тогтворгүй байдлыг таамаглах нь, Герман улс” эмпирик судалгаа нь хоёр үр дүнд

хүрсэн байдаг. Нэгд, хөрөнгө оруулагч нар бодит эдийн засгийн мэдээлэл (үзүүлэлт)-

үүдэд тулгуурлан ҮЦЗЗ-ийн тогтворгүй байдлыг таамагладаг болох нь батлагдсан

байна. Хоёрт, тэдний хийсэн судалгаа МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд болон ҮЦЗЗ-ийн

тогтворгүй байдал харилцан тэнцүү хамааралтай байгааг баталсан байдаг. Мөн хөрөнгө

оруулагч нарт ҮЦЗЗ-ийн тогтворгүй байдлыг хэрхэн таамаглах вэ? гэдэг асуулт

чухлаар тавигддаг. Errunza болон Hogan (1998 он), Schwert (1989 он), Hamilton болон

Lin (1996) нар Эдийн засгийн мөчлөг5 (уналт)-ийн үед ҮЦЗЗ-ийн тогтворгүй байдал

яагаад нэмэгддэгийг судалсан байдаг. Дээрх асуултын хариулт болгож “Санхүүгийн

систем (ялангуяа ҮЦЗЗ)-ийн эрсдлийг тодорхойлохдоо МЭЗ-ийн потенциалыг сайн

ойлгох нь” чухал болохыг судалгаандаа тэмдэглэсэн байдаг.

Fama (1981, 1990 он), Fama болон French (1989 он), Schwert (1990 он), Ferson

болон Harvey (1991 он), Black, Fraser болон MacDonald (1997 он) нарын судлаачид аж

үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн, инфляци, хүүгийн түвшин, орлогын муруй болон эрсдлийн

урамшуулал зэрэг МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд болон ҮЦЗЗ-ийн өгөөжийн хооронд онцгой

(шууд) хамаарал байгааг судалсан байдаг. Mukherjee болон Naka (1995 он), Cheung

болон Ng (1998 он), Nasseh болон Strauss (2000 он), McMillan (2001 он), Chandhuri

болон Smiles (2004 он) зэрэг судлаачид үнэт цаасны үнэ болон МЭЗ-ийн

үзүүлэлтүүдийн хоорондын хамаарлыг урт хугацаанд судалсан байдаг. Жишээ нь,

Nasseh болон Strauss (2000 он) нар Франц, Герман, Итали, Нидерланд, Швейцарь болон

Их Британи зэрэг зургаан улсын дотоод болон олон улсын эдийн засгийн үйл ажиллагаа

нь үнэт цаасны үнэтэй урт хугацаанд хэрхэн хамааралтай байгааг судалсан байдаг.

Тэдний судалгаагаар аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн, хэрэглээний үнийн индекс (CPI) нь

маш эерэг нөлөөтэй байсан ба харин хүүгийн түвшин, боловсруулах үйлдвэрийн муруй

нь богино хугацаанд бага нөлөөтэй эерэг кэоффицент болохыг нь тодорхойлсон байдаг.

Зөвхөн урт хугацаанд хүүгийн түвшин сөрөг кэоффицент болж байжээ. Andreas Humpe

болон Peter Macmillan (2007 он) нар “Урт хугацаан дахь ҮЦЗЗ-ийн хөдөлгөөнийг МЭЗ-

5 Эдийн засгийн мөчлөг гэдэг нь хэлбэлзлэлийн үечлэл бөгөөд түүний хэлбэлзэлд ямар нэгэн хууль, дүрэм, зүй тогтол байдаггүй. Хэлбэлзэл гэж эдийн засгийн гол үзүүлэлтүүд тухайлбал, үйлдвэрлэлийн хэмжээ, хүн амын ажил эрхлэлт, үнийн түвшин, үндэсний мөнгөн тэмдэгтийн үнэ цэнэ, ашгийн норм гэх мэт үзүүлэлтүүд тогтвортой байдлаас өөрчлөгдөхийг хэлнэ.


4

ийн үзүүлэлтүүд6-ээр тайлбарлах нь” судалгааны ажлаараа Америкийн нэгдсэн улс

болон Япон улсыг хооронд нь харьцуулан судалсан байдаг. Тэдний эмпирик

судалгааны ажил АНУ SP500, Японы NKY225 индексүүдийг макроэдийн засгийн

үзүүлэлтүүдээр загварчилахад чиглэсэн байдаг. Судалгааны үр дүнгээр АНУ-ын

хувьцааны үнэд аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн эерэг, харин хэрэглээний үнийн индекс,

урт хугацаан дахь хүүгийн түвшин сөрөг нөлөөтэй байдгийг батласан байдаг ба АНУ-

ын хувьцааны үнэ болон мөнгөний нийлүүлэлт нь хоорондоо хүчтэй эерэг хамааралтай

байгааг тогтоосон байдаг. Японы хувьцааны үнэнд аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн эерэг,

мөнгөний нийлүүлэлт сөрөг нөлөөтэй байдаг гэжээ. Харин аж үйлдвэрийн

бүтээгдэхүүнд хэрэглээний үнийн индекс болон урт хугацаан дахь хүүгийн түвшин нь

сөрөг нөлөөтэй байгааг тогтоожээ. Мөн Modigliani болон Cohn (1979 он) нар үнэт

цаасны өгөөж нь инфляцийн урамшуулал дээр үнэт цааснаас хүртэх орлогыг нэмсэнтэй

тэнцүү байх боломжтойг таамагласан байдаг. Kwon, Shin болон Bacon (1997 он) нар

хөгжиж буй санхүүгийн зах зээл болохынх нь хувьд Өмнөд Солонгос улсыг сонгон авч,

ҮЦЗЗ-ийнх төлөв байдлыг МЭЗ-ийн харилцан хамааралгүй олон үзүүлэлтүүдтэй7

уялдуулан судалсан байдаг. Үйлдвэрлэлийн индекс, инфляци болон инфляцийн

хүлээлт, эрсдлийн урамшуулал, ноогдол ашгийн хүртээмж, худалдааны баланс, гадаад

валютын ханш, нефть (шатахуун)-ийн үнэ болон мөнгөний нийлүүлэлт зэрэг харилцан

хамааралгүй үзүүлэлтүүдээр Солонгосын (KOSPI) индексийн өгөөжийг загварчилсан

байдаг. Тэдний судалгааны үр дүнгээр бодит эдийн засаг болон олон улсын худалдааны

үйл ажиллагаа, гадаад валютын үнэ, худалдааны баланс, мөнгөний нийлүүлэлт зэрэг

үзүүлэлтүүд нь АНУ болон Японы үнэт цаасны индексүүдэд нөлөөлдөгөөс илүүтэйгээр

Солонгос улсын ҮЦЗЗ-д нөлөөлж, илүү мэдрэмтгий байгааг тайлбарласан байдаг.

Мөн үнэт цаасны үнэ болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн хоорондын хамаарлаар

Muradoglu, Taskin болон Bigan (2000 он), Diacogiannis, Tsiritakis болон Monolas

(2001он), Wongbangpo болон Sharma (2002 он), Mukhopadhyay болон Sarkar (2003 он)

нар маш нарийн судалгаа хийсэн байдаг. Muradoglu болон түүний нөхдийн 1976-1997

оны хоорондох хөгжиж буй 19 орны зах зээлийн өгөөжид судалгаа хийсэн ба валютын

ханш, хүүгийн түвшин, инфляци, аж үйлдвэрлэл нь нөлөөтэй болохыг тодорхойлсон

байдаг. Тэдний судалгааны үр дүнгээр “дэлхийн зах зээлд интеграцлагдсан байдлаас

хамааран ҮЦЗЗ-ийн өгөөж болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн хооронд ямар хамааралтай

байх нь тодорхойлогдоно гэжээ”. Мөн тэд Грекийн ҮЦЗЗ-ийг (1980-1992 оны хооронд) 6 Уг судалгааны ажилд МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийг ач холбогдлын түвшинг (нөлөөллийн хүчээр нь)-өөр нь зэрэглэн судалсан байна. 7 Уг судалгааны ажилд 1980 оны 1-р сараас 1992 оны 12-р сарын хоорондох МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд болон үнэт цаасны үнийг ашиглажээ.


5

МЭЗ-ийн 18 үзүүлэлтүүдтэй уялдуулан судалсан байдаг ба Diacogiannis болон түүний

нөхөд 1980-1986, 1986-1992 онуудад хийсэн судалгаануудад ашиглаж байсан МЭЗ-ийн

19 үзүүлэлтээс 13 нь ҮЦЗЗ-ийн өгөөжид онцгой нөлөөтэй болохыг тайлбарласан

байдаг. Wongbangpo болон Sharma (2002 он) нар Азийн таван орны8 ҮЦЗЗ-ийн өгөөж

болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн хоорондох хамаарлыг урт болон богино хугацаанд

судалсан байдаг. Судалгааны үр дүнгээр урт хугацаанд 5 орны үнэт цаасны үнийн

индекс нь үйлдвэрлэлийн өсөлттэй эерэг, харин нийт үнийн түвшинтэй сөрөг

хамааралтай байжээ. Гэвч урт хугацаанд Филиппин, Тайланд, Сингапурын үнэт цаасны

үнэ болон хүүгийн түвшиний хооронд сөрөг, харин Инпонез болон Малайзид эерэг

хамааралтай байжээ. Robert D. Gay, Jr., (2008 он) нарын “ҮЦЗЗ-ийн өгөөж дэх МЭЗ-ийн

хэмжигдэхүүнүүдийн нөлөөлөл, хөгжиж буй 4 орон9” судалгаанд МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд

болох валютын ханш болон нефтийн үнэ нь ҮЦЗЗ-ийн өгөөжид хэрхэн нөлөөлдөгийг

тогтоох судалгаагаар онцгой нөлөөлөл ажиглагдаагүй ба дээрх 2 үзүүлэлтээс гадна

бусад МЭЗ-ийн хүчин зүйлс нөлөөлж байгааг тэмдэглээд, МЭЗ-ийн бусад үзүүлэлт

(хүүгийн түвшин, үйлдвэрлэл, мөнгөний нийлүүлэлт, гадаад худалдааны тэнцэл,

хөрөнгө оруулалт зэрэг)- үүд голлох нөлөөтэй болохыг онцолсон байна. Adam, Anokye

M. болон Tweneboah, George нар (2008 он) “Гана улсын ҮЦЗЗ-ийн хөдөлгөөнийг МЭЗ-

ийн үзүүлэлтүүдээр тайлбарлах нь” эмпирик судалгааны ажлын үр дүнгээр

хэрэглэгчийн үнийн индекс, валютын ханш, дотоодод чиглэсэн гадаадын шууд хөрөнгө

оруулалт, нефтийн үнэ зэрэг МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд нь ҮЦЗЗ-тэй динамик байдлаар

шууд хамааралтай байгааг дэлгэрэнгүй тайлбарласан байдаг.

Д.Батням, Д.Ган-Очир (2008 он) нар “Монголын хөрөнгийн зах зээлийн загвар

(MSMM); Дэлхийн санхүүгийн хямралын эдийн засаг, хөрөнгийн зах зээлд үзүүлэх

нөлөө” судалгааны ажлаар Монголын хөрөнгийн зах зээлийн MSMM загварыг

боловсруулж, дэлхийн санхүү, эдийн засгийн хямралын манай эдийн засаг, хөрөнгийн

зах зээлд үзүүлэх нөлөөллийг симуляци шинжилгээгээр судалж. Мөн тус загвараар

макроэдийн засаг, Монголын хөрөнгийн захын 2008 оны 4 дүгээр улирлаас 2010 оны 4

дүгээр улирлын хоорондох төлөвийг таамагласан байдаг. Хөрөнгийн зах зээлийн

индекс (ТОР-20 индекс)-ийг бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүн, мөнгөний нийлүүлэлт-

М2, инфляци, хүүгийн түвшин, үндэсний валютын гадаад валюттай харьцах ханш,

экспортын бүтээгдэхүүн (зэс, алт)-ий үнийн индексээр загварчилсан байдаг.

Судалгааны үр дүнгээр хөрөнгийн үнийн ТОР-20 индекст урт хугацаанд нөлөөлдөг

8 Уг судалгаанд Азийн Филиппин, Тайланд, Сингапур, Инпонез болон Малайз зэрэг улсыг сонгон авсан байдаг. 9 Бразил, Орос, Энэтхэг болон Хятад улс


6

буюу бодит мөнгө 10 хувиар өсөх нь ТОР-20 индексийг 6.5 хувиар өсгөдөг. Харин

богино хугацааны ТОР-20 индексийн өөрчлөлтөнд бодит мөнгөний өөрчлөлт, бодит

хүүний өөрчлөлт, төгрөгийн ам.доллартай харьцах ханшны өөрчлөлт болон зэсийн

дэлхийн зах зээл дээрх үнийн өөрчлөлт нөлөөлдөг байна. Эдгээрийн нөлөөлөл нь DDV

болон олон хүчин зүйлсийн өгөөжийн загвараас тодорхойлогдсон хүлээгдэж буй

утгатайгаа нийцтэй гэжээ. Тухайлбал, бодит зээлийн хүүний өөрчлөлт 1 нэгж хувиар

өсөх нь 2 улирлын дараа ТОР-20 индескийн өөрчлөлтийг 1.33 нэгж хувиар бууруулдаг

бол бодит М2 мөнгөний өөрчлөлт 10 нэгж хувиар өсөх нь ТОР-20 индексийн

өөрчлөлтийг 0.89 нэгж хувиар өсгөдөг болохыг тайлбарласан байдаг.

Уг судалгааны шинэлэг тал: Andreas Humpe болон Peter Macmillan (2007 он)

нарын “Урт хугацаан дахь үнэт цаасны зах зээлийн хөдөлгөөнийг макроэдийн засгийн

үзүүлэлтүүдээр тайлбарлах нь” эмпирик судалгааны ажил, Ramin Cooper Maysami, Lee

Chuin Howe болон Mohamad Atkin Hamzah (2004 он) нарын “Макроэдийн засгийн

үзүүлэлтүүд ба үнэт цаасны зах зээлийн индексийн хоорондын хамаарал, Сингапур

улс” эмпирик судалгааны ажил болон Д.Батням, Д.Ган-Очир (2008 он) нар “Монголын

хөрөнгийн зах зээлийн загвар (MSMM); Дэлхийн санхүүгийн хямралын эдийн засаг,

хөрөнгийн зах зээлд үзүүлэх нөлөө” судалгааны ажлууд дээр тулгуурлан уг судалгааны

ажлаа бичлээ. Монгол улсын ҮЦЗЗ-ийн индексийг МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдээр загварласан

ба индекс болон үзүүлэлтүүдийн хоорондын харилцан хамаарал нөлөөллийг Гранжер

болон Симс шалтгааны тестээр үнэлсэн болно.

Монгол улсын ҮЦЗЗ-д нөлөөлөгч макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүдийг10

тодорхойлон, Монгол улсын ҮЦЗЗ-ийн ТОР-20 индексийг загварчласан нь бодлого

боловсруулагчид, хөрөнгө оруулагчид болон эдийн засагчдад уг зах зээлийн ирээдүйн11

хандлага буюу хөдөлгөөнийг таамаглах боломжийг олгоно гэдэгт итгэж байна.

10 Макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүдийг нөлөөллийн хүч буюу ач холбогдлын түвшингөөр нь эрэмбэлсэн 11 Урт болон богино хугацаанд


7

Монгол улсын үнэт цаасны зах зээлийн хөгжлийг үнэлэх нь

Монгол улс төвлөрсөн төлөвлөгөөт эдийн засгийн тогтолцооноос зах зээлийн

харилцаанд түүхэн цаг үед үүссэн Монголын үнэт цаасны зах зээл12, үнэт цаасны

арилжаа, Монголын үнэт цаасны бирж байгууллагдаад 18 дахь жилдээ үйл

ажиллагаагаа амжилттай явуулж, улс орны нийгэм эдийн засагт тодорхой үүрэг

гүйцэтгэж, ач холбогдолтой байна.

Үнэт цаасны анхдагч зах зээлийн хөгжлийн эхний үе буюу 1991-1995 оны сүүлч

хүртэлх хугацаанд 475 улсын үйлдвэрийн газрыг хувьцаат компаний хэлбэрт

шилжүүлэн, тэдгээрийн нийт 8.2 тэрбум төгрөгийн үнэлгээ бүхий 96.1 сая ширхэг

хувьцааг Монголын үнэт цаасны биржээр дамжуулан 1.2 сая гаруй иргэдэд үнэгүй

тараан нэг удаагийн төлбөрийн хэрэгсэл болох хөрөнгө оруулалтын эрхийн бичгээр13

эзэмшүүлэн, хувьцааны эрэлт, нийлүүлэлтийн харьцааг тодорхойлоход үйл ажиллагаа

нь чиглэгдэж байлаа. 1995 оноос бэлэн мөнгөний арилжаа буюу үнэт цаасны хоёрдогч

зах зээлийг эхлүүлж хувьцаа эзэмшигчид /иргэд/ зах зээлд чөлөөтэй арилжаалах,

оролцох боломж бүрдсэн юм.

Одоогоор үнэт цаасны зах зээлд үнэт цаасны арилжаа болон үнэт цаасны төлбөр

тооцоо, хадгаламжийн үйл ажиллагаа эрхэлж буй тус бүр нэг, брокер дилер,

андеррайдер, хөрөнгө оруулалтын зөвлөхийн үйл ажиллагаа эрхэлж буй нийт 48

компани үйл ажиллагаа эрхэлж байгаа бөгөөд, нийт 363 бүртгэл бүхий хувьцаат

компанийн хувьцаа арилжаалагдаж байна.

1996 онд 458 байсан хувьцаат компаниудын тоо эдүгээ 363 хүрч буурсан ч, зах

зээлийн үнэлгээ өсөж байгаа бөгөөд 2009 оны 09-р сарын 30-ны өдрийн байдлаар 701,1

тэрбум төгрөг болж 1995 оны үетэй харьцуулахад 54 дахин өссөн байна. Мөн зах

зээлийн үнэлгээ ДНБ-д эзлэх хувь хэмжээ 2008 оны байдлаар 8,4 хувьд хүрсэн байна.

Үнэт цаасны хоёрдогч зах зээлийн арилжаа 1995 онд эхэлснээс хойш 2009 оны

10 сар хүртэлх байдлаар 3552 удаагийн арилжаагаар нийт 375 тэрбум төгрөгийн гүйлгээ

хийгдсэн ба 1998-2009 оны 10-р сар хүртэл 205,9 тэрбум төгрөгийн гүйлгээ хийгдсэний

150,2 тэрбум төгрөг буюу 73 хувийг компаний хувьцаа, 51,4 тэрбум төгрөг буюу 24,9

хувийг засгийн газрын бонд, үлдсэн 4,3 тэрбум төгрөг буюу 2.1 хувийг компанийн

бондын гүйлгээ тус тус эзэлж байна. 2007 оны эхний 12 сарын байдлаар 102.39 тэрбум

төгрөгийн үнэт цаас арилжаалагдаж, үнэт цаас гаргасан субъектууд төдий хэмжээний

12 Өнөөгийн байдлаар Монголын хөрөнгийн зах зээл нь хувьцааны зах зээл, бондын зах зээлээс бүрдэж байна. 13Хувьчлалыг их, бага хувьчлалын замаар зохион байгуулсан бөгөөд бага хувьчлалд оролцох хөрөнгө оруулалтын эрхийн бичгийг 3000 төгрөгөөр, их хувьчлалд оролцох хөрөнгө оруулалтын эрхийн бичгийг 7000 төгрөгөөр тус тус баталгаажуулсан.


8

санхүүжилтыг татан төвлөрүүлж, хөрөнгө оруулалт хийгдсэн байна. Дэлхий нийтийг

хамарсан санхүү-эдийн засгийн хямралын нөлөөгөөр өнгөрсөн онд 62,3 тэрбум

төгрөгийн үнэт цаас арилжаалагдаж, харин энэ оны эхний 9 сарын байдлаар 13,4

тэрбум төгрөгийн үнэт цаас арилжаалагджээ.

Монголын үнэт цаасны анхдагч зах зээлийн онцлог:

- Олон хувьцаат компани үүссэн

- Зөвхөн нэг хэлбэрээр дүрмийн санг бүрдүүлсэн, гаргасан хувьцаа ижил

төрлийн, нэрлэсэн үнэ ижил, нэгэн төрлийн энгийн хувьцааг гаргасан

- Компанийн хувьцааг тараан байршуулах, эзэмшигчдийн нэр дээр бүртгэх

процесс явагдсан

- Хувьцаа эзэмшигчид олноор бий болсон

- Үнэт цаасны нийлүүлэлт хангалттай сонголт хийх боломж нөхцөл үүссэн

- Хувьцааны эрэлт нийлүүлэлтийн үнэ тогтоогүй

- Хувьцааны эрэлт нийлүүлэлтийн хэмжээнд тодорхой хязгаар тогтоох

боломжгүй

Монголын Үнэт цаасны зах зээлийн хоёрдогч зах зээлийн онцлог:

- Гадаадын хөрөнгө оруулагчдын тоо цөөн

- Дотоодын хөрөнгө оруулалт компанийн хяналтын багц цуглуулах

зорилгыг агуулсан

- Үнэт цаасны үнэ ханшны огцом өөрчлөлтгүй

- Үнэт цаасны эрэлт нийлүүлэлтийн хооронд хамаарал ажиглагдахгүй

- Үүсмэл үнэт цаас арилждаггүй зөвхөн хувьцааны зах зээл хөрөнгө

оруулалтын сан, үнэт цаасны мэргэжлийн байгууллага үнэт цаасны

компани нь хувийн хэвшлийнх

1996 оноос Монгол улсын Засгийн газраас өрийн бичиг гаргаж үнэт цаасны зах

зээл дээр худалдсан билээ. Засгийн газрын урьд өмнө нь төсвийн алдагдлаа гадаадын

зээлийн эх үүсвэр болон Монгол банкнаас төсвийн зээл авах замаар нөхөж иржээ.

Ингэснээр банкин дахь засгийн газрын зээлийн өр нэмэгдэн мөнгөний нийлүлэлт өсч,

улмаар инфляцийн түвшинг өсгөхөд хүргэж байв. Төсвийн зарим нэр төрлийн орлогын

төлөвлөгөө биелэгдэхгүй болоход зайлшгүй санхүүжих ёстой зардлын эх үүсвэргүйд

хүрэх, цалин хөлс, тэтгэвэр тэтгэмжийг цаг хугацаанд нь олгохгүй хоцроох, соёл урлаг,

боловсрол, эрүүл мэнд зэрэг томоохон салбаруудын санхүүжилт тасрах явдал гарсаар

байсан юм. Засгийн газарт зарим нэн шаардлагатай арга хэмжээг санхүүжүүлэхэд үнэт


9

цаасны эх үүсвэрийг бүрдүүлэх, төсвийн цаг зуурын хомсдлоос гарах орлогыг

бүрдүүлэх, санхүүжилтийг зохицуулах шаардлага байнга гарах болсон.

Дээрх асуудлуудыг шийдэхийн тулд Монголын Засгийн газар үнэт цаасны зах

зээлийг ашиглан дараах үйл ажиллагааг явуулж байжээ.

1. Төсвийн хомсдлыг арилгах: Бонд гаргаж санхүүжилтийн шинэ эх үүсвэр олж

хэрэгцээг хангаснаар мөнгийг эдийн засагт нэмж оруулах биш, сул чөлөөтэй

мөнгийг цуглуулах замаар төсвийн санхүүжилтийн эх үүсвэрийг хангах

2. Төсвийн санхүүжилтийг хангах: Цаг хугацааг хожих, цаг хугацаанд багтаж

эдийн засгийн зорилтыг хэрэгжүүлэх шаардлагатай. Энэ нь хөрөнгө мөнгө

хэмнэх гол нөхцөл болно. Төсвийн орлого тодорхой шалтгаанаар тасрах,

хойшлоход тэрхүү орлогоор санхүүжих хөрөнгө оруулалт төсвөөр зайлшгүй

хийгдэх ёстой үйл ажиллагаа түр зогсох, саатах, дутуу орхигдох зэрэг таагүй

байдал үүсдэг. Үүнийг даван туулахад цаг хугацаа хэмнэх бололцоо бүрддэг юм.

3. Мөнгөний нийлүүлэлтийг зохицуулах: Улс оронд хүмүүсийн гар дээр сул

чөлөөтэй мөнгө нь нэг талаар мөнгөний тоог өсгөх, нөгөө талаар тэр нь банк,

санхүүгийн байгууллагаар дамждаггүй учир мөнгөний хомсдлыг үүсгэх, нэмж

мөнгө гаргах шаардлага тулгардаг. Тэр нь инфляци үүсгэх шалтгаан болдог.

Бондыг арилжснаар сул чөлөөтэй мөнгөн хөрөнгийг зохицуулах, мөнгөний далд

эрэлтийг багасгах, инфляцийг хязгаарлах нөхцлийг бүрдүүлэв. Мөнгөний

нийлүүлэлтийг зохицуулахад Төв банкнаас үнэт цаас гарган арилжаалдаг. Гэвч

энэ нь хязгаарлагдмал хүрээтэй учраас нийт эдийн засагт нөлөөлөх нөлөөлөл нь

тийм ч хангалттай байж чаддаггүй. Өөрөөр хэлбэл Төв банк зөвхөн арилжааны

банкинд үнэт цаас худалддаг. Харин засгийн газрын өрийн бичгийг иргэд, аж

ахуйн нэгж байгууллага, арилжааны банкууд чөлөөтэй худалдаж авна. Үүгээр

эдийн засагт байгаа сул чөлөөтэй мөнгийг татан төвлөрүүлэх үүрэг гүйцэтгэдэг.

Ингэхээр засгийн газрын өрийн бичиг нь зөвхөн төсвийн алдагдлыг

санхүүжүүлэх хэрэгсэл биш санхүүгийн бодлого явуулах эдийн засгийн

хөшүүрэг болж байгаа юм. Сүүлийн жилүүдэд засгийн газраас тухайн онд

хэрэгжүүлэхээр төлөвлөсөн том том зорилтуудыг санхүүжүүлэхэд үнэт цаасны

биржид бонд гаргах аргаар санхүүжилт олж байна. Засгийн газрын 2006 оны 7-р

сарын 6-ны өдрийн 69 тоот тушаалаар “Орон сууц” хөтөлбөрийг хэрэгжүүлэхэд

зориулан 60 тэрбум төгрөгний бонд гаргасан байна.


10

Улс орны эдийн засгийн байдал тогтворжихын14 хэрээр мөнгө санхүүгийн зах

зээлд ихээхэн өөрчлөлт бий болж байна. Өнөөдөр эдийн засаг дахь төрийн оролцоо

харьцангуй багасаж, эдийн засаг зах зээлийнхээ механизмаараа ажиллаж, ҮЦЗЗ-д

хөрөнгө оруулагчид болон хувьцаат компаниудын байр суурь давамгайлах болж

хөгжингүй орнуудын замналын эхлэл тавигдаад байна. Дүгнэн хэлэхэд, 2000 он хүртэл

ҮЦЗЗ-ээс эдийн засагт нөлөөлдөг ганц суваг байсан бол тэр цагаас хойш ҮЦЗЗ болон

эдийн засаг хоёр хооронд харилцан нөлөөлдөг болсон гэж судлаачид үздэг. ҮЦЗЗ нь

хөрөнгө оруулалтаар дамжуулан эдийн засаг дахь олон асуудлыг15 эерэгээр

шийдвэрлэж байна. Харин эргээд МЭЗ-ийн байдал нь ҮЦЗЗ-д хэрхэн нөлөөлж байгааг

энэхүү судалгааны ажлаар үнэлнэ.

Эдийн засгийн загварчлалын хандлага

Аливаа эдийн засгийн загварыг хөгжүүлэх нь дотоод, гадаад хүчин зүйлсийн

өөрчлөлтийн эдийн засгийн үзүүлэлтүүдэд үзүүлэх нийт нөлөөг тооцох боломжийг

олгодог. Өөрөөр хэлбэл, эдийн засгийн загваруудыг эдийн засгийг судлах хэрэгсэл гэж

ойлгож болно. Мөн загварууд нь тухайн сонирхож буй хувьсагчийг ялгаатай

таамаглалын дор таамаглах нэг хэрэгсэл болдог. Загвар бүр эдийн засгийг хялбарчлан

(тухайн хувьсагчид нөлөөлөх зөвхөн гол хувьсагчдыг л сонгон авч судалдаг) судалдаг

тул таамаглалын төгс хэрэгсэл болдоггүй. Гэхдээ бодлого боловсруулагчид загварын үр

дүн болон мэргэжилтний эргэцүүлсэн үнэлгээнд суурилан албан ёсны таамаглал

гаргадаг. Ялгаатай загварчлалын хандлага нь ялгаатай хялбарчлал болон онолын

хязгаарлалтад суурилдаг тул ялгаатай таамаглалын үр дүн үзүүлдэг. Иймд ямар арга

зүйгээр тухайн асуудлыг судлах нь тухайн асуудлын мөн чанараас хамаардаг. Гэхдээ

бүх загварын үр дүн нь эцсийн таамаглалын процессын завсрын орцууд болдог.

Бусад орны Засгийн газар, Төв банк болон бусад хөгжлийн институтиуд

макроэдийн засаг болон тухайн нэг зах зээл, салбарын хэтийн таамаглалыг хийх,

гадаад, дотоод хүчин зүйлсийн нөлөөллийг судлахдаа олон төрлийн мэдээллийн эх

үүсвэр, хэрэгслүүдийг ашигладаг. Ингэхдээ динамик эгнээний жижиг загвараас эхлээд

эдийн засгийн бүтцийн томоохон загваруудыг боловсруулан ашиглаж байна. Үүний

зэрэгцээ ялгаатай загваруудын үр дүнгээс жигнэсэн дундаж эцсийн таамаглалыг

гаргадаг практикт шилжээд байна. Энэ нь эдийн засгийн тухайн нөхцөл байдалд сайн

ажиллаж байсан загвар эдийн засгийн өөр шинэ орчинд ажиллахгүй байх тохиолдол

14 Эдийн засгийн шилжилтийн үеэр тайлбарлагдана. 15 Үйлдвэрлэл болон ажлын байрыг нэмэгдүүлэх, ДНБ-ий өсөлт, гадаад худалдааны тэнцэлд нөлөөлөх, төгрөгийн тогтвортой байдлыг хангах гэх мэт


11

байдаг тул бодлого боловсруулагчид альтернатив загварыг байнга зэрэгцүүлэн

хөгжүүлэх шаардлагатай байдагтай холбоотой юм. Макроэдийн засгийн

үзүүлэлтүүдийн таамаглалд ашиглаж буй загваруудыг ерөнхийд нь дараах байдлаар

ангилж болох юм16. Үүнд:

• Бүтцийн бус хандлага

ARIMA/ARFIMA (Autoregressive integrated moving average/ Autoregressive

fractional integrated moving average);

Вектор авторегресс загвар (VAR), Бейсийн вектор авторегресс (BVAR)

болон Вектор хэлбэрт алдаа залруулах загвар (VEC), Бейсийн вектор

хэлбэрт алдаа залруулах загвар (BVEC);

• Хагас бүтцийн хандлага

Бүтцийн вектор авторегесс (SVAR), Бүтцийн бейсийн вектор авторегресс

(SBVAR) болон хүчин зүйлээр сайжруулсан вектор авторегресс

(FAVAR);

Бүтцийн вектор хэлбэрт алдаа залруулах загвар (SVEC), Бүтцийн бейсийн

вектор хэлбэрт алдаа залруулах загвар (SBVEC)- Урт хугацааны бүтцийн

загвар;

• Бүтцийн хандлага

Бага болон том хэмжээний SEM (Simultaneous Equation Model);

DSGE загвар (Динамик стохастик ерөнхий тэнцвэрийн загвар).

Эдгээр загварууд нь эдийн засгийн аль хандлагад суурилдаг болон ямар ч

хугацааны таамаглал хийхэд илүү тохиромжтой гэж үздэг талаар Хүснэгт 1-д

хураангуйлан үзүүлэв.

Хүснэгт 1. Инфляцийг таамаглах загваруудын харьцуулалт17

Арга зүйн хандлага

Эдийн засгийн хандлага

Бүтцийн бус Хагас бүтцийн Бүтцийн

Үйлдвэрлэлийн алдагдлын прадигм

ARIMA

ARFIMA VAR

SEM DSGE (дунд

хугацааны таамаглал)

Мөнгөний зөрүүний FAVAR

16 Д.Батням, Д.Ган-Очир (2008 он) “Монголын хөрөнгийн зах зээлийн загвар: дэлхийн санхүүгийн хямралын эдийн засаг, хөрөнгийн зах зээлд үзүүлэх нөлөө” судалгааны ажил 17 Д.Батням, Д.Ган-Очир (2008 он) “Монголын хөрөнгийн зах зээлийн загвар: дэлхийн санхүүгийн хямралын эдийн засаг, хөрөнгийн зах зээлд үзүүлэх нөлөө” судалгааны ажил


12

прадигм VEC BVAR BVEC

SVAR SVEC SBVA

SBVEC (урт

хугацааны таамаглал)

Эдгээр загваруудын онцлог болон ямар хугацааны таамаглал хийхэд

тохиромжтой гэж үздэг талаар дараах хэсэгт дэлгэрүүлэн авч үзэв. Үүнд:

• ARIMA/Seasonal ARIMA/ARFIMA. Эдгээр загвар нь аргазүйн хувьд бүтцийн

бус загвар тул үйлдвэрлэлийн алдагдал болон мөнгөний зөрүү парадигмын хандлагад

ордоггүй. Харин эдийн засгийн онолын инерци, хүлээлтийн онол болон регрессийн

үлдэгдэлд агуулагдаж буй гэнэтийн өөрчлөлтийн талаарх нэмэлт мэдээллийг ашиглан

тухайн үзүүлэлтийн динамик эгнээг загварчилдаг (нэг хувьсагчийн) хандлага юм.

ARIMA/Seasonal ARJMA/ARFIMA загвараар богино хугацааны таамаглал хийхэд

илүүтэй тохиромжтой гэж үздэг. ARIMA/Seasonal ARIMA/ARFIMA загвараар шууд

эндоген үзүүлэлтийн таамаглал хийхээс илүүтэй экзоген үзүүлэлтийн таамаглал хийхэд

түгээмэл ашигладаг.

• VAR/VEC/BVAR/BVEC. VAR/VEC загвар нь эдийн засгийн бүтцийн

талаарх онолын таамаглалуудыг тавихгүйгээр эдийн засгийн үзүүлэлтүүдийн өнгөрсөн

үеийн харилцан хамаарлын динамикт суурилдаг. VAR/VEC загвар нь хувьсагчдын

хоорондын өнгөрсөн үеийн харилцан хамаарлыг аль болох статистик үнэлгээнийхээ

хувьд хамгийн сайн байхаар сонгогддог. Эдгээр загвар нь бусад загваруудтай

харьцуулахад илүү богино хугацаанд хувьсагчдын таамаглал хийх боломжийг олгохоос

гадна систем дэх хувьсагчдад гарах өөрчлөлтийн бусад хувьсагчдад үзүүлэх нөлөө,

нөлөөллийн хэмжээг тооцоход ашиглагддаг. Гэхдээ VAR/VEC загварын систем дэх

эндоген хувьсагчдын тоо болон хугацааны хоцролт их байх тохиолдолдолд чөлөөний

зэргийн хязгаарлалтад орж, хэт параметрчлэгдэх (over parameterization) асуудлыг бий

болгож, үнэлэгдэх коэффициентуудын нарийвчлал муудаж, таамаглалыг алдаа

нэмэгддэг. Иймд энэ асуудлыг шийдвэрлэх үүднээс судлаачид BVAR/BVEC загварыг

ашигладаг.

• SVAR/SBVAR/SVEC/SBVEC. VAR/VEC/BVAR/BVEC загварын хувьд

Лукасын шүүмжлэлд18 өртдөг, эдийн засгийн бүтцийн нөлөөг бүрэн илэрхийлдэггүй

зэргээр шүүмжлэгддэг. Иймд эдгээр шүүмжлэлийг бууруулах зорилгоор нийтээр

18 Лукасын шүүмжлэл -хэрвээ бодлогын хэв маяг өөрчлөгдөх тохиолдолд хувьсагчдын хооронд үнэлэгдэж буй хамаарал нь урт хугацаанд оршихгүй.


13

хүлээн зөвшөөрөгдсөн онолын таамаглалуудыг VAR/VEC/BVAR/BVEC загварт тавих

хэлбэрээр бүтцийн VAR/VEC/BVAR/BVEC загварыг үнэлэн систем дэх хувьсагчдад

гарах өөрчлөлтийн нөлөөг судлах болсон. VAR/VEC/BVAR/BVEC нь инфляцийг

таамаглах загварын хагас бүтцийн хандлагад ордог бөгөөд мөнгөний парадигмд

суурилдаг. Мөнгө, санхүүгийн үзүүлэлтүүд түлхүү орж загварчлагддаг тул урт

хугацааны макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүдийн таамаглал хийхэд илүү тохиромжтой

гэж үздэг. Түүнчлэн бүтцийн төрөл бүрийн шокууд нь эндоген хувьсагчдад ялгаатай

нөлөөлдөг гэсэн эдийн засгийн онолын таамаглалыг шалгахад тус загвар илүү

тохиромжтой гэж үздэг. VAR/VEC/BVAR/BVEC загвар нь эдийн засгийн бүтцээс

илүүтэй макро болон санхүүгийн үзүүлэлтүүдийн динамик хамаарал дээр суурилдаг,

дотоод, гадаад эдийн засгийн талаарх нэмэлт таамаглал бага шаарддагаараа онцлогтой

VAR/VEC/BVAR/BVEC загварыг эдийн засгийн мөчлөгийг загварчлахад илүү

тохиромжтой гэж үздэг бөгөөд бусад орнууд мөчлөгийн загваруудыг

VAR/VEC/BVAR/BVEC хандлагаар хийсэн байдаг.

• Эдийн засгийн бүтцийн загвар (SEM). Энэ төрлийн загварт онолын

болон эмпирик тоон мэдээлэл дээр үндэслэн тодорхойлсон бүтцийн том болон жижиг

загваруудыг багтаан ойлгодог. Тус загвар нь макроэдийн засгийн бүтцэд суурилан

загварчлагддаг буюу үйлдвэрлэлийн алдагдлын хандлагад суурилан загварчлагддаг.

SEM нь эдийн засгийг бүхэлд нь илэрхийлэх онолын үндсэн гол хамаарлуудыг агуулдаг

тул дунд хугацааны таамаглал хийхэд илүүтэй тохиромжтой юм. Бүтцийн том

загварууд нь ихэнхдээ эдийн засгийн бүх салбар болон агентуудыг тус тусад нь үйл

хөдлөлийг нь тодорхойлсон байхаас гадна макро эдийн засгийн гол хамаарлуудын урт

болон богино хугацааны хамаарлыг салган тодорхойлдог. Ингэхдээ богино хугацааны

эдийн засгийн хамаарлыг эрэлтийн талаар тайлбарладаг шинэ сонгодог онолоор, харин

урт хугацааны эдийн засгийн хамаарлыг нийлүүлэлтийн талаар тайлбарладаг Кейнсийн

онолын элементүүдийн аль алиныг нь агуулах хэлбэрээр загварчлагддаг. Харин

бүтцийн жижиг загваруудыг эдийн засгийг бүхэлд нь илэрхийлэх онолын үндсэн гол

хамаарлуудыг агуулсан бүтцийн хураангуйлсан загвар гэж тодорхойлж болно. Нээлттэй

эдийн засгийн хувьд нийт эрэлт, мөнгөний эрэлт, богино хугацааны нийлүүлэлтийн

муруй, ханшийн хамаарлуудыг зайлшгүй агуулах хэлбэрээр загварчлагддаг. Жижиг

бүтцийн загвар нь энгийн, уян хатан байдаг тул бодлогын шинжилгээ хийхэд

зохимжтой бөгөөд бодлогын хэрэгслийн гол үзүүлэлтүүдэд үзүүлэх нөлөөг хялбархан

харах бололцоог олгодог.


14

• Динамик стохастик ерөнхий тэнцвэрийн загвар (DSGE). DSGE загвар нь

бүтцийн хандлагад орох бөгөөд макроэдийн засгийн агентуудын үйл хөдлөл,

тэдгээрийн тэнцвэр, тэнцвэрээс шокын нөлөөгөөр хэрхэн гарч тэнцвэр рүүгээ нийлэх

зэргийг хоорондын динамик хамааралд суурилан загварчилдаг. Өөрөөр хэлбэл, энэ

төрлийн загвар нь эдийн засгийн агент (хэрэглэгч, пүүс, засгийн газар болон гадаад

сектор)-ууд хугацааны хувьд үйл хөдлөлөө оновчтойгоор хэрхэн тодорхойлдог болохыг

шийдвэрлэх, улмаар эдгээр агентуудын хоорондын харилцан хамаарлыг тайлбарладаг.

Иймд эдгээр загварыг эдийн засагт огцом нөлөө үзүүлэх эсвэл эдийн засгийн бүтцийг

өөрчлөхүйц эрэлтийн болон нийлүүлэлтийн талын өөрчлөлтөнд эдийн засгийн агентууд

оновчтой үйл хөдлөлөөр хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлэхийг шинжлэхэд өргөн ашигладаг.

Уг загвар нь үйлдвэрлэлийн алдагдлын прадигмд багтах бөгөөд дунд хугацааны

таамаглал гаргахад илүү тохиромжтой гэж үздэг. Тус загварчлал нь бусад загваруудтай

харьцуулахад илүү ахисан түвшний эдийн засгийн онолын мэдлэг, эконометрик

шинжилгээний арга зүй (Бейсын эконометрик), загварыг Winsolve, Matlab зэрэг

програм дээр кодлох, алгоритм болгох чадвар шаарддаг. Нөгөө талаар энэ төрлийн

загварын коэффициентийг бүгдийг нь эконометрик загвараар тооцох боломжгүй байдаг

тул бусад ижил төстэй орнуудын судалгаа болон өөрийн оронд бодит секторын

дагнасан судалгааг хийх замаар коэффициентуудыг тодорхойлдог.

Эдгээр загварууд нь онол, аргазүйн хувьд харилцан адилгүй хандлагад суурилан

загварчлагддаг, өөр өөрийн давуу, сул талуудтай юм. Загварын үр дүнгийн хувьд

богино, дунд, урт хугацааны таамаглалыг загварын онцлогтой холбоотой илүү сайн

хийдэг бөгөөд симуляци шинжилгээний хувьд мөнгөний бодлогын шилжих сувгийг

шалгах, нөлөөллийг тооцох, гадаад зах зээлийн дотоод эдийн засагт үзүүлэх

нөлөөллийг тооцоход SEM загвар давуу тал олгох бол санхүүгийн зах зээлийн

үзүүлэлтүүдэд гарах өөрчлөлтийн макроэдийн засагт үзүүлэх нөлөөллийг SVAR

загварын симуляци шинжилгээгээр тооцох нь тохиромжтой байдаг.


15

ТОР-20IM загварын эмпирик судалгаа ба үр дүн

Монголын ҮЦЗЗ-ийн үйл хөдлөлийг судлах ҮЦЗЗ-ийн хураангуй загвар болох

ТОР-20IM загварыг боловсруулан танилцуулж байна. ТОР-20IM загвар нь Монголын

ҮЦЗЗ-ийн үнэд дотоод, гадаад хүчин зүйлсийн үзүүлэх нөлөөллийг судлах, зах зээлийн

цаашдын төлвийг таамаглах, тайлбарлахад зориулагдсан болно.

Монголын ҮЦЗЗ-ийн төлөв байдлыг илтгэгч тэгшитгэлүүд. ТОР-20IM

загварын хүрээнд Монголын ҮЦЗЗ-ийн хөгжлийг илтгэгч үзүүлэлтээр ҮЦЗЗ-ийн үнэ

буюу ТОР-20 индексийг сонгов.

ҮЦЗЗ-ийн хөгжлийн үнэлгээний тэгшитгэл19: Үнэт цаасны зах зээлийн

хөгжлийг хэмждэг таван арга байдаг. Үүнд үнэт цаасны зах зээлийн хэмжээ, хөрвөх

чадвар, олон улсын интеграцичлагдсан байдал, үнэт цаасны тогтворгүй байдал, үнэт

цаасны хөгжлийн индекс зэрэг орно. Эдгээр хэмжүүрүүдийг ашиглан олон судлаачид

үнэт цаасны зах зээлийн хөгжил болон үнэт цаасны зах зээл эдийн засгийн өсөлтийн

хоорондох хамаарлыг гаргаж ирсэн байдаг. Тэдгээрээс хамгийн олон танигдсан ажил нь

Ross Levine ба Sara Zervos (1993, 1996, 1998) “Үнэт цаасны зах зээлийн ба эдийн

засгийн өсөлт”, Hamid Mohtadi (2000) “үнэт цаасны зах зээлийн ба эдийн засгийн өсөлт:

хөгжиж буй орнуудад хийсэн эмпирик ажил”, Valeriano F.Garcia (1999) “Үнэт цаасны

зах зээлийн макро эдийн тодорхойлогчид” гэх мэт судалгаанд байна.

1.Хэмжээ /size/; Капиталчлал нь үнэт цаасны зах зээлийн хэмжээг илэрхийлдэг

ба энэ нь дотоодын зах зээл дэх нийт бүртэгдсэн хувьцааны өртгийг ДНБ-д хуваасантай

тэнцүү байна. Өөрөөр хэлбэл:

(MCR) Ratiotion CapitalizaMarket ДНБ

гөртө хувьцаанынбүртгэгдсэ Нийт≈=лКапиталчла

хэдийгээр том зах зээл нь шаардлагатай үр ашгийг үзүүлж чадах функц биш ч олон

судлаачид зах зээлийн хөгжлийн үзүүлэлт болгон ашигладаг.

2.Хөрвөх чадвар /turnover/; Хөрвөх чадварыг хэмжих хоёр хэмжүүрийг авч үзье.

Turnover Ratio; Дотоодын зах зээлд арилжаалагдсан хувьцааны үнэ цэнийг

дотоодын нийт бүртгэгдсэн хувьцааны өртөгт харьцуулсантай тэнцүү.

19 ҮЦЗЗ-ийн хөгжил (Капиталчлал, хөрвөх чадвар, олон улсын интеграци, тогтворгүй байдал, ҮЦЗЗ-ийн хөгжлийн индекс)-ийг илтгэгч тэгшитгэлүүдийн онол-арга зүй, Монголын ҮЦЗЗ-д хийсэн эмпирик судалгааны үр дүнг Монгол банкны эдийн засагч Д.Ган-очир (2007 он) “Мөнгөний бодлого, макро орчны үзүүлэлтүүдийн үнэт цаасны зах зээлд үзүүлэх нөлөөлөл”, судлаач А.Гантунгалагын (2007 он) “Үнэт цаасны зах зээл ба эдийн засгийн өсөлтийн хамаарал”, “Энх-Орчлон” дээд сургуулийн бизнес удирдлагын багш А.Гэлэгжамц (2008 он) “Үнэт цаасны зах зээлийн хөгжил ба эдийн засгийн өсөлтийн хамаарал” судалгааны ажлуудаас үзнэ үү.


16

Ratio(TR)Turnover гөртө хувьцаанынбүртгэгдсэ нйитгөртө хувьцаанынарилжигдса нийтх харьцааХөрвө ==

turnover нь зах зээлийн хэмжээтэй харьцуулахад дотоодын зах зээл дэх нийт

арилцааны тэнцвэрт хэмжээг хэмждэг. Өндөр turnover нь ихэвчлэн бага үйлдлийн

зардлын үзүүлэлт болдог. Гол нь том зах зээл байна гэдэг бол зах зээл нь зайлшгүй

хөрвөх чадвартай байна гэсэн үг биш.

Total Value of Shares traded Ratio (STR); Энэ нь дотоодын зах зээл дэх нийт

хувьцааны арилжааны өртгийг ДНБ-д хуваасантай тэнцүү.

ДНБгөртө хувьцаанынарилжигдса Нийт(STR) Ratio tradedShares of Value Total =

энэ нь худалдааны зардал, эсвэл тодорхой арилжаанд гарсан тодорхой бус зардлыг

шууд хэмждэггүй. Value-traded нь ДНБ дэх хувьцаагаарх санхүүжилтийн хэмжээг

илэрхийлдэг.

Дээрхи гурван хэмжүүрийн хооронд дараах хамаарал байна.

Гэхдээ turnover Ratio нь шууд хөрвөх чадварын хэмжүүр болдоггүй. Гэхдээ том

идэвхигүй зах зээлийн капиталчлал нь их, turnover Ratio нь бага байдаг. Харин жижиг

атлаа хөрвөх чадвартай эдийн засаг нь өндөр turnover Ratio-тай, бага Total Value of

Shares traded Ratio-тай байна. Учир нь Total Value of Shares traded Ratio гэдэг нь эдийн

засгийн хэмжээ, turnover Ratio нь үнэт цаасны зах зээлийн хэмжээтэй харьцуулахад

арилжаа ямар байгааг хэмждэг.

3.Олон улсын интеграцийн хэмжүүрүүд /International integration measures®/;

Үнэт цаасны зах зээлийн хөгжлийг хэмжихэд хөрвөх чадвар ба хэмжээнээс гадна

дэлхийн санхүүгийн зах зээлтэй интеграцлагдсан байдлын хэмжүүрүүдийг ашигладаг.

Хэрэв капиталыг хянадаг, эсвэл капиталын шилжилтэнд саад болдог бусад саад байвал

олон улсад эрсдэлийн үнэ өөр өөр байж болно. Интеграцыг хэмжихийн тулд олон

улсын капитал үнэт цаасны үнэлгээний загвар (Capital Asset Pricing Model /САРМ/)

болон дэвшилтэд үнэлгээний загвар (Arbitrage Pricing Model /АРТ/)-уудыг ашигладаг.

Эдгээр үнэлгээний загварууд нь хөрөнгө бүрийн хүлээгдэж буй өгөөж нь суурь багцын

өгөөж (benchmark portfolio)- тэй шугаман хамааралтай гэж үздэг. Эсвэл далд утгаараа ® “Мөнгөний бодлого, макро орчны үзүүлэлтүүдийн үнэт цаасны зах зээлд үзүүлэх нөлөөлөл”-Монгол банкны эдийн засагч Д.Ган-очир

MCRSTRTurnover =


17

групп benchmark portfolio-ийн шугаман хамаарал байдаг гэдгийг харуулна. Р-г

benchmark portfolio-ийн илүүдэл үр өгөөжийн вектор гэе. САРМ-ийн хувьд Р нь

нийтлэг үнэт цааснуудын портфолионуудын жигнэгдсэн өртгийн илүүдэл үр өгөөж юм.

АРТ-ын хувьд Р нь Gregory Connor ба Coraiczuk (1986) нарын тодорхойлсноор

техникийн үндсэн нэгдлээр ассимптотикоор ажиглагдаж байсан портфолио үнэт цаасны

илүүдэл үр өгөөжинд суурилсан үнэлэгдсэн нийтлэг хүчин зүйлүүдийг харуулна.

М үнэт цаасны Т үед авч үзвэл доорхи регресс гарна. Vv

( (1)

vi-р үнэт цаасны t үе дэх эрсдэлгүй эсвэл zero-beta (benchmark portfolio-той 0

корреляцитай хөрөнгө) хөрөнгөний илүүдэл үр өгөөж. Хэрэв үнэт цаасны зах зээлүүд

төгс интеграцичлагдсан байвал регрессийн сул гишүүн тэгтэй тэнцүү байх ёстой.

(2)

Энэ хязгаарлалт зөрчигдвөл САРМ

загварыг няцаах ба зах зээлийн интеграци мөн няцаагдана. САРМ ба АРМ таамгалалын

дагуу олон хувьсагчийн регрессийн үед сул гишүүний абсолют утгийг тайлбарлана.

Тиймээс САРМ интеграци ба АРТ интеграци хэмжүүр нь интеграцитай эерэг

хамааралтай байна. Харин энэ хэмжүүр нь албан ёсны өндөр саад ба олон улснын

худалдааны үнэт цаасны татвар, их хэмжээний үйлдлийн зардал ба пүүсийн талаарх

мэдээллийн урсгалын саадтай сөрөг хамааралтай.

4.Тогтворгүй байдал /Volatility/; Тооцохдоо эдийн засгийн үр өгөөжид

үндэслэн 12 сарын стандарт хазайлтыг олдог. Стандарт хазайлт их байх нь зах зээлийн

тогтворгүй байдлыг харуулах ба тогтворгүй зах зээл нь хөрөнгө оруулагч нарын

эрсдэлийг ихэсгэснээр хөрөнгө оруулах сонирхолыг бууруулна. Эцэстээ хөрөнгө

оруулалтын хэмжээ буурч эдийн засгийн өсөлт буурна. Иймээс зах зээлийн үр өгөөж нь

тогтвортой байх нь чухал байна.

Энд Wiliam G.Schwert (1989)-ийн тодорхойлсон процедурыг ашиглан 12 сарын

автокорелляци ба үр өгөөжийн цувааны дундажийг алга болгоно. Тодорхой хэлбэл

сарын үр өгөөжийг 12-р зэргийн авторегресс ашиглана. Ингэхдээ j дамми хувьсагч

оруулна. j сарын дамми хувьсагч, ялгаатай саруудын дундаж өгөөж нь:

(3)

titiiti PbR ,, εα ++= Ttmi ...2,1````````...2,1 ==

0...21 ==== mααα

tktk

kj

jtjt vRDR ++= −==∑∑12

1

12

1βα


18

(3) тэгшитгэлээс үлдэгдлийг абсалют утгаар (модуль авч эерэг утгаар) ялган авч

дараагаар нь үлэгдлийн хувьд 12-р эрэмбийн автокорреляци болон дамми (3)-тай

адилаар өгөөжийн стандарт хазайлтыг ялгаатай саруудын хувьд үнэлбэл:

(4)

(4) тэгшитгэлийн зохиоцуулагдсан утга (fitted value) нь өгөөжийн нөхцөлт

стандарт хазайлтын үнэлгээг харуулах бөгөөд энэ нь volatility байх буюу VOL гэж

тэмдэглэж♦ болно. Үүнийг хэмжин тухайн зах зээлийн өгөөж нь хэр тогтвортой байгааг

судлах юм.

5. Үнэт цаасны зах зээлийн хөгжил; Cudi Tuncer, Gursoy нарын үнэт цаасны

зах зээл ба эдийн засгийн өсөлт, шалтгааны тест гэсэн судалгааны ажилд үнэт цаасны

зах зээлийн хөгжлийг дараах байдлаар тодорхойлсон байдаг.

Тэдний тодорхойлсноор үнэт цаасны хөгжлийг нийт капиталчлал (MCR), нийт

эргэлтийн харьцаа (TR), нийт арилжигдсан үнэт цаасны харьцаа (STR)-ны артемтик

дундажаар илэрхийлсэн юм. Үүнийг үнэт цаасны зах зээлийн хөгжлийн индекс гэж

нэрлэж ч болно.

(5)

Олон эрдэмтэн, судлаачид үнэт цаасны зах зээлийн эдийн засгийн өсөлтөд

үзүүлэх нөлөөллийг өөр өөрсдийн судалгаагаар тайлбарласан байдаг. Ross Levine-ий

үзсэнээр үнэт цаасны зах зээлийн хэмжээ, тогтворгүй байдал, интеграци нь эдийн

засгийн өсөлтөнд хамаагүй, харин хөрвөх чадвар нь эдийн засгийн өсөлтөнд нөлөөлж

чадна гэж тодорхойлжээ. Devereux ба Smith олон улсын интеграцичлагдсан эдийн

засагт эрсдлийг ялгах нь үнэт цаасны зах зээлийн эдийн засгийн өсөлтөд нөлөөлөх нэг

арга зам гэж үздэг. Smith, Starr, Bencivenga (1996) хөрвөх чадварыг бий болгосноор

эдийн засгийн өсөлтөд нөлөөлнө гэж үзсэн байдаг.

Судалгааны ажилтай уялдуулан ҮЦЗЗ-ийн хөгжлийг МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдээр

тодорхойлон судлах боломжтой. Иймд Калдерон-Росселийн загварын макро хүчин

♦ Willian Schwert (1989) ажилд үнэлсэнтэй адилаар тухайн ажилд ХБКА (Ordinary Least Squares)-ын үнэлгээг ашиглах бөгөөд үнэт цаасны зах зээлийн индексийг (ТОР-20 индекс) Монголбанкны веб сайтаас авч ашигласан болно.

tktk

kj

jtj vdDcv μ++= −==∑∑ )) 12

1

12

1

3)(.,, STRTRMCRSMDIIndextDevelopmenMarketStock ++=


19

зүйлсээр өртгөн судалгаанд ашиглав. Тус өргөтгөл нь суурь загварт тусгагдаагүй

санхүүгийн зуучлалын хөгжил, макроэдийн засгийн тогтвортой байдлын ҮЦЗЗ-ийн

хөгжилд үзүүлэх нөлөөг тусгах чиглэлд хийгддэг. Энэ төрлийн өргөтгөл, түүний

тайлбарыг Garcia болон Liu (1999) болон Charles (2008) нарын судалгаанаас үзэж болно.

Калдерон-Росселийн загварын өргөтгөлөөр тодорхологдох хөрөнгийн зах зээлийн

хөгжлийн илэрхийлэгч тэгшитгэл нь дараах байдлаар илэрхийлэгдэнэ.

titp

i iitp

i iitp

i iitp

i iitp

i it eFMTGYY +∂+∂+∂+∂+∂+∂= −=−=−=−=−= ∑∑∑∑∑ 1 51 41 31 21 10 (6)

Энд: Y- ҮЦЗЗ-ийн хөгжлийг илтгэгч үзүүлэлт (ҮЦЗЗ-ийн нийт үнэлгээ болон

нэрлэсэн ДНБ-ий харьцаа), 0∂ -сул гишүүн

G- эдийн засгийн хэмжээ, түүний өсөлтийг илэрхийлэх үзүүлэлт (бодит ДНБ

эсвэл бодит ДНБ-ий өсөлт). Эмпирик судалгаанууд бодит орлогын өсөлт нь хөрөнгийн

зах зээлийн хөгжлийг дэмждэг, эргээд хөрөнгийн зах зээлээр дамжих санхүүгийн

зуучлалын хэмжээ нэмэгдэх нь бодит орлогын өсөлтийг бий болгодог болохыг

тодорхойлсон байдаг.

Т- хөрөнгийн зах зээлийн хөрвөх чадварыг илтгэх үзүүлэлт (хөрөнгийн зах

зээлийн нийт гүшгээний дүн, үнэт цаасны зах зээлийн нийт үнэлгээний харьцаа

(turnover ratio) эсвэл хөрөнгийн зах зээлийн нийт гүйлгээний дүн, нэрлэсэн ДНБ-ий

харьцаа). Хөрөнгийн зах зээлийн хөрөнгийн хэмжээ нь хөрөнгийн зах зээлийн цаашдын

хөгжилд чухал үүрэгтэй болохыг Miller (1991) харуулсан. Хэрвээ хөрөнгийн зах

зээлийн хөрөнгийн хэмжээ бага байх нь эрсдлийг нэмэгдүүлж, хөрөнгө оруулалтын

өгөөж өндөр байхад хүргэдэг. Харин хөрвөх чадвар өндөртэй хөрөнгийн зах зээлийн

хувьд хөрөнгө оруулалт нь бага эрсдэлтэй, урт хугацаатай, илүү ашиг тустай хөрөнгө

оруулалт болдгийг судалгааны ажлууд харуулсан байдаг (Levine(1991), Bencivenga,

Smith болон Star(1996Y).

М- макроэдийн засгийн тогтвортой байдлыг илэрхийлэгч үзүүлэлт (инфляци,

бодит хүү, үндэсний валютын гадаад валюттай харъцах ханш эсвэл эдгээрийн

өөрчлөлт). Ерөнхий макроэдийн засгийн тогтвортой байдал нь хөрөнгийн зах зээлийн

хөгжлийн чухал хүчин зүйл болдог (Garcia болон Liu (1999)). Онолын хувьд үнэт

цаасны зах зээлийн болон макроэдийн засгийн хэлбэлзэл нь ҮЦЗЗ-ийн нийт үнэлгээнд

сөргөөр нөлөөлдөг. Гэвч энэхүү судалгаанд ҮЦЗЗ-ийн хэлбэлзлийн тоон мэдээллийн

хязгаарлалтаас шалтгаалан зөвхөн макроэдийн засгийн тогтвортой байдлыг нөлөөг авч

үздэг.


20

F - банкны салбарын санхүүгийн зуучлалыг илэрхийлэх үзүүлэлт (нийт зээлийн

өрийн үлдэгдэл эсвэл М2 мөнгө болон нэрлэсэн ДНБ-ий харьцаа). Банкны салбар болон

ҮЦЗЗ нь хоёулаа нийт хуримтлалыг хөрөнгө оруулалтын төсөлд зуучилдаг. Иймд

эдгээрийн харилцан нөлөөлөл нь харилцан орлох эсвэл хослон хөгжих байдалтай байж

болдог. Энэ талаар Boyd болон Smith (1996) хөрөнгийн зах зээл болон банкууд нь

капиталын эх үүсвэрийн хувьд орлуулахаас илүүтэй хослох шинж чанартай болохыг

харуулсан байдаг. Demirguc-Kunt болон Levine (1996) хөрөнгийн зах зээлийн хөгжил нь

санхүүгийн зуучлалын хөгжилтэй эерэг хамааралтай болохыг харуулсан. Тиймээс тэд

хөрөнгийн зах зээл болон санхүүгийн институциуд нь ерөнхийдөө хослон хөгждөг

бөгөөд ижил цаг хугацаанд хамтдаа өсдөг гэж дүгнэсэн. е - тэгшитгэлийн үлдэгдэл.

Монголын ҮЦЗЗ-ийн үнийн индексийг загварчлах нь

ҮЦЗЗ-ийн үнийн тэгшитгэл буюу загвар: Fama болон MacBeth (1973)-ын

судалгааны загварт суурилан МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдээр ҮЦЗЗ-ийн үнийн өөрчлөлтийг

тайлбарлагч тэгшитгэлийг дараах байдлаар тодорхойлж болно.

uLRaPSLaIPaIaCPIa

MaERaGDPaaIMТОПP

tm

i itm

i itm

i itm

i itm

i i

tm

i itm

i itm

i it

+++++

++++=−=

−=−=−=−=−=

−=−=−=

∑∑∑∑∑∑∑∑

11 811 711 611 511 4

11 311 211 10 220 (7)

Pt - Монголын ҮЦЗЗ-ийн индекс буюу ТОР-20 индекс (ТОР-20IМ загвар)

GDP – Бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүний өсөлт (хувиар): ДНБ нь тухайн

улсын нутаг дэвсгэр дээр тухайн хугацаанд гадаад, дотоодын эдийн засгийн

харъяатуудын бий болгосон баялгийн хэмжээ юм. ДНБ эерэг буюу өсөлттэй байх нь

тухайн улсын эдийн засаг чадамжтай буюу сайн байгааг илтгэнэ. Уг баялаг нь эргээд

ҮЦЗЗ-ийн үнийн өсөлтөнд эерэг нөлөөлнө гэж таамаглав. ДНБ бууралттай байх нь гол

төлөв эдийн засгийн уналтын үед ихэвчлэн тохиолдох бөгөөд энэ үед эдийн засагт

тогтворгүй байдал ажиглагдаж, тэр хэмжээгээр аж ахуй нэгжийн үйл ажиллагаанд шууд

болон шууд бусаар нөлөөлж хөрөнгө оруулагч нарын үнэт цаасанд итгэх итгэл багасаж

ҮЦЗЗ-ийн үнийн өсөлтөнд сөргөөр нөлөөлнө гэж таамаглав.

ER – Үндэсний валютын гадаад валюттай харьцах ханш (төгрөгөөр):

Үндэсний валютын ханш чангарах нь олон нийтийг үндэсний валютаа эзэмших

сонирхолыг бий болгож, улмаар үндэсний валютаа хүүний орлого олох зорилгоор үнэт

цаасанд байршуулсан тохиолдолд үнэт цаасны эрэлт нэмэгдэж улмаар ҮЦЗЗ-ийн үнийн

индекс өснө гэж таамаглав.

M2 – Мөнгөний нийлүүлэлт: Мөнгөний нийлүүлэлт нэмэгдэх нь мөнгөний

зөөлөн бодлогод хамаарах бөгөөд үүний цаана хүүгийн түвшин буурсан байдаг.


21

Хүүгийн түвшин буурч байхад хадгаламж эзэмшигчид болон хөрөнгө оруулагч нар

үнэт цаасанд хөрөнгө оруулах сонирхол нь нэмэгдэж улмаар үнэт цаасны эрэлт бий

болж ҮЦЗЗ-ийн үнийн индекс өснө гэж таамаглав. Энд эерэг хамааралтай байна.

CPI – Хэрэглээний үнийн индексээр илэрхийлэгдсэн инфляци: Инфляци өндөр

байх нь нэг талаас МЭЗ-ийн тодорхой бус байдлыг бий болгож, хөрөнгө оруулагч

нарын хувьд илүү өндөр өгөөжтэй активт хөрөнгөө байршуулахад хүргэх тул

хөрөнгийн үнэ буурахад хүргэнэ. Нөгөө талаас инфляци өндөр байх нь тус зах зээл

дээрх хөрөнгө оруулалтын хэмжээ буурахад нөлөөлж, эрэлтээр дамжин үнэт цаасны

үнийн индекс буурна гэж таамаглав.

I – Төв банкны бодлогын хүү: Мөнгөний бодлогын хүү өсөхөд хөрөнгө

оруулагчид болон хадгаламж эзэмшигч нар хадгаламжийн хүүнээс өгөөж хүртэх

боломж нэмэгдэж, тэд мөнгөө хадгаламжинд байршуулах ба энэ нь эрэлтээр дамжин

үнэт цаасны үнийн индекстэй сөрөг хамааралтай байна.

PSL – Хувийн салбарт олгосон хэвийн зээл: Хувийн салбарт олгосон зээл

нэмэгдэхийн хэрээр аж ахуй нэгж, компианиуд хөрөнгийн зах зээл дээрээс хөрөнгө

босгох сонирхол нь багасныг илтгэнэ. Энэ нь ҮЦЗЗ-ийн үйл ажиллагаа сул байгааг

илтгэх ба үнэт цаасны үнийн индекстэй сөрөг хамааралтай гэж таамаглав.

LR – Арилжааны банкны зээлийн хүү: Арилжааны банкны зээлийн хүү өндөр

байхын хэрээр хувийн салбарынханд банкнаас зээл авах сонирхол багасаж, харин ҮЦЗЗ

дээрээс хөрөнгө босгох сонирхолыг өдөөж өгснөөр уг зах зээлийн үйл ажиллагааг

идэвхжүүлэхэд нөлөөлөх ба улмаар ҮЦЗЗ-д оролцогчдыг идэвхижүүлнэ гэж таамаглав.

IP – Аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн: Аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн өсөлттэй байх

нь үнэт цаас гаргагчдын чадамж сайн байгааг тодорхой хэмжээгээр илэрхийлэх ба

улмаар үнэт цаасны эрэлт нэмэгдэж үнэт цаасны үнийн индекс өснө гэж таамаглав.

EX - Гадаад худалдааны тэнцэл: Гадаад худалдааны тэнцэл эерэг үзүүлэлттэй

гарах нь хөрөнгө оруулагч нарт хөрөнгө оруулалтаа нэмэгдүүлэх сонирхолыг бий

болгож, улмаар үнэт цаасны үнийн өсөлтөнд нөлөөлнө гэж таамаглав.

u - Тэгшитгэлийн үлдэгдэл бөгөөд ),0(~ 2uNu σ


22

Монголын ҮЦЗЗ-ийн үнийн индекс болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн

харилцан хамаарал.

ҮЦЗЗ-ийн үнийн индекс болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн харилцан хамаарал,

чиглэлийг тодорхойлох Гранжерын тест: Энэ хэсэгт ҮЦЗЗ-ийн үнийн индекс нь

МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдэд нөлөөлж байна уу, эсрэгээр нь МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд нь үнэт

цаасны зах зээлийн үнийн индекст нөлөө үзүүлж байна уу, аль эсвэл МЭЗ-ийн

үзүүлэлтүүд харилцан бие биедээ нөлөөлж байна уу гэсэн асуултын хариулт болох

эдгээр чиглэлийг тодорхойлоход өргөн ашигладаг гранжерын тестийг авч үзэх юм.

Гэхдээ энэ тестийн үр дүнгээр шууд тухайн үзүүлэлтүүд нөлөөтэй нөлөөгүй гэж

шууд тодорхойлохгүй хэдий ч дараагийн хэсгүүдэд хийх нарийвчилсан шинжилгээ,

загварын сонголт болон ямар аргазүйгээр судлах нь илүү үр дүнтэй байж болохыг

тодорхойлоход энэхүү тестийн үр дүн чухал мэдээллийг өгөх давуу талтай. Санхүүгийн

зах зээл дээр Гранжер шалтгааны тестийг өргөн ашигладаг бөгөөд тухайн тестээр эдийн

засгийн өсөлт хадгаламжийн хоорондын шалтгааныг Carroll ба Weil (1994) нар,

экспорттой холбож Rahman ба Yu (1995) нар, засгийн газрын зардалтай холбож Conte

ба Darrat (1988) нар, мөнгөний нийлүүлэлтэй холбож Hess ба Porter (1993) нар, үнийн

тогтвортой байдалтай холбож Darrat ба Lopez (1989) нар судалж байсан.

Мөн санхүүгийн зах зээл болон эдийн засгийн үзүүлэлтүүдийн хоорондын

холбоог шалгахдаа Гранжер шалтгааны тестийг олон тооны судлагаанууд ашигласан

байдаг. Эдгээрээс авч үзвэл, Thornton (1995) 22 хөгжиж буй эдийн засгийн хувьд

судлаад санхүүгийн гүнзгийрэлт нь эдийн засгийг урамшуулж байна гэсэн үр дүнд

харуулсан. Luintel болон Khan (1999) нар 10 хөгжиж буй эдийн засгийн хувьд судлаад

бүх орны хувьд санхүүгийн хөгжил болон эдийн засгийн өсөлт хоорондоо харилцан

шалтгаан болж байгааг гаргасан. Stears (1991)-ын судалгаагаар Африкын Сахарын

орнуудад санхүүгийн зуучлал хөгжлийнхөө эхэн үедээ эдийн засгийн өсөлтийг

урамшуулж байгааг мөн Ahmed болон Ansari (1998) нарын судалгаагаар өмнөд Азийн

эдийн засгийн хувьд адил үр дүнг харуулсан. Эдгээрээс нэгтгэн хэлэхэд энэ төрлийн

судлагаануудад ихэнхдээ санхүүгийн салбараас эдийн засгийн өсөлт рүү чиглэсэн

хандлага дийлэнхдээ ажиглагдаж байна. Үнэлгээнд үнэт цаасны зах зээлийн үнийн

индекс болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийг дээрх хэсэгт дурьдсан үзүүлэлтээр авч үзнэ.

Гранжерын шалтгааны тестийг дараах үндсэн 2 тэгшитгэлүүдийг үнэлснээр

шалгадаг.

ҮЦЗЗ-ийн үнийн индекс нь МЭЗ-tit

k

iiit

k

iit XYY εβαα +++= −

=−

=∑∑

21

110


23

ийн тухайн үзүүлэлтэд нөлөөлөх үү, (8)

МЭЗ-ийн тухайн үзүүлэлт нь ҮЦЗЗ-

ийн үнийн индекст нөлөөлөх үү, (9)

Энд Х нь ҮЦЗЗ-ийн үнийн индексийн үзүүлэлт, түүний t болон t-i лаг хүртэл

үзүүлэлтүүд, Ү нь МЭЗ-ийн тухайн үзүүлэлт, t болон t-i лаг хүртэл үзүүлэлтүүд. Hsiao

(1981) судалгааны лагийн уртыг (к1-ээс к4) сонгох талаар судлаад оптималь лагийн

уртыг тодорхойлохдоо шалгуур үзүүлэлтүүдийг хэрэглэх нь тохиромжтой гэж

харуулсан байдаг. Манай ажлын хувьд к1-ээс к4 хүртэл лагуудын уртыг сонгохдоо

гурван шалгуур үзүүлэлтийг (Akaike 1969; Hannan and Quinn 1979; болон Schwartz

1978) суурь болгоно. Гэхдээ жилийн түүврээр судлагаа хийж байгаа үед нэгээс илүү

лагтай байх нь тохиромжгүй гэж үздэг бөгөөд манай судалгааны хувьд түүвэр сар

болон оноор тул шалгууруудыг суурь болгосон. Харин аль нь алины Гранжерын

шалтгаан болж байгааг F тестийг ашиглах бөгөөд дараах таамаглалыг шалгадаг:

(10)

Энд H0 таамаглал няцаагдвал Х нь Ү-ийн (мөн эсрэг тохиолдолд Ү нь Х-ийн) Гранжер

учир шалтгаан болж байгааг илэрхийлэх бөгөөд харин үл няцаагдвал Гранжер

шалтгаан болохгүй байгааг илэрхийлнэ.

ҮЦЗЗ-ийн үнийн индекс болон МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн харилцан хамаарал,

чиглэлийг тодорхойлох Симс (Sims)-ийн шалтгааны тест: Cudi Tuncer, Gursoy

нарын үнэт цаасны зах зээл ба эдийн засгийн өсөлт, шалтгааны тест гэсэн судалгааны

ажилд 1981-1994 оны 20 улсыг сонгон авч судалгаагаа хийсэн байдаг. Энд Sims-ийн

шалтгааны тестийг ашиглаж судалгааны зорилгодоо хүрч чадсан юм. Мөн Levine ба

Zervos (1996) нарын судалгааны ажилд үнэт цаасны зах зээл эдийн засгийн хамраарлын

талаар дурьдсан байдаг. Тэд 1976-1993 хооронддох 41 улсаа түүвэрлэн сонголт хийж,

санхүүгийн зах зээлийн гүнзгийрэлт болон эдийн засгийн өсөлтийн хамаарлын

шинжилгээг хийсэн бөгөөд, Levine ба Zervos нар үнэт цаасны зах зээлийн хөгжил эдийн

засгийн өсөлтийн хооронд эерэг хамаарал байгааг тогтоосон юм.

Симс (Sims 1972)-ийн шалтгааны тест Гранжер (Granger 1969)-ын шалгааны

тодорхойлтонд үндэслэгддэг. Симс Гранжерын шалтгааны хамаарлыг 2 хос хамаарлын

tit

k

iiit

k

iit XYX υδνν +++= −

=−

=∑∑

4

1

3

10

0.....:)(1210 ====→= kYXH βββ

0.....:)(1210 ====→= kXYH ννν


24

0..... ,12,11,1 ==== pθθθ

тэгшитгэлээр илрэхийлсэн байдаг. Үүнд бие даасан болон бие даагаагүй

хэмжигдэхүүнийг ашигласан.

(11)

(12)

(13)

(14)

11,12-р тэгшитгэлийг хязгаарлагдмал бус, 13,14-р тэгшитгэлийг хязгаарлагдмал

тэгшитгэлүүд гэж нэрлэдэг.

Гранжерын шалтгааны хамаарлын тодорхойлолтоор:

Ү-нь МЭЗ-ийн тухайн үзүүлэлт

Х-нь үнэт цаасны зах зээлийн үнийн индекс буюу ТОР-20 индекс

Хэрвээ байвал Ү нь Х шалтгаан болохгүй, (15)

Хэрвээ байвал Х нь Ү шалтгаан болохгүй, (16)

Дээрх нөхцөлүүдийн шалтгааныг Симс (11), (12) тэгшитгэл болон (13), (14)-р

тэгшитгэлүүдийн хамаарлыг ашиглан F-статистикаар тодорхойлдог.

(17)

Энд:

= Хязгаарлагдмал бус тэгшитгэлийн детерминацийн кэоффициент

= Хязгаарлагдмал тэгшитгэлийн детерминацийн кэоффициент

= Ажиглалтын тоо

= Хугацааны хоцрогдлын тоо

Симс шалгааны хамаарлыг дараах байдлаар тайлбарласан байдаг.

1. (15)-р нөхцөл биелж (16)-р нөхцөл няцаагдвал Х нь Ү шалтгаан болно (Х Ү)

2. (15)-р нөхцөл няцаагдаж (16)-р нөхцөл биелж Ү нь Х шалтгаан болно (Ү Х)

3. (15), (16)-р нөхцөлүүд зэрэг биелвэл Ү, Х 2 бие биенийхээ шалтгаан

болно (Х Ү)

tptpttpttttt uYYYXXXХ ,1,222,211,2,122,111,1 .......... +++++++= −−−−−− θθθθθθ

tptpttpttttt uXXXYYYY ,2,222,211,2,222,211,2 .......... +++++++= −−−−−− θθθθθθ

tpttttt uXXXХ ,1,122,111,1 ..... ++++= −−− θθθ

tpttttt uYYYY ,2,222,211,2 ..... ++++= −−− θθθ

0..... ,22,21,2 ==== pθθθ

( ) ( ) ( )⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ −−−⎥⎦

⎤⎢⎣⎡ −= 121 222 mnRmRRF URRUR

→→→

→

mnR

R

R

UR

2

2


25

4. (15), (16)-р нөхцөлүүд зэрэг няцаагдвал Ү, Х 2 бие биенийхээ шалтгаан

болохгүй (Х Ү)

Тоон үзүүлэлтүүд ба үнэлгээний арга зүй

Аливаа загварын эконометрик үнэлгээний уламжлалт арга нь ихэнхдээ динамик

эгнээний үнэлгээнд суурилдаг. Бодлого боловсруулагчид болон хөрөнгө оруулагчидад

цаг хугацааны хувьд болон болзошгүй бүтцийн өөрчлөлтөөс хамаарахгүйгээр

тогтвортой байх загварын параметрүүдийнг сонгох явдал чухал юм. Бүтцийн өөрчлөлт

байнга явагддаг улс орнуудын хувьд дан эконометрик арга ашиглан макро загваруудыг

үнэлэх боломжгүй гэж үздэг. Учир нь эдийн засгийн бүтэц болон бодлогын

өөрчлөлтийн нөлөө нь эконометрик аргаар үнэлэгдэж буй параметрүүдийг тогтворгүй

байхад хүргэж, улмаар тус параметрийг цаашдын таамаглал, бодлогын шийдвэр

гаргалтанд ашиглах боломжгүйд хүргэдэг. Манай орны хувьд 1990-ээд оны эхээр эдийн

засгийн бүтцийн өөрчлөлтүүд явагдсан, 1990-ээд оны сүүлээр банкны салбарын хямрал

бий болсон зэргээс шалтгаалан тус хугацааны тоон мэдээллийг эконометрик

үнэлгээний хамрах хугацаанаас хасах нь зүйтэй гэж үзэв.

ТОР-20IM загварын үнэлгээнд ашигласан Монголын бодит сектор (ДНБ),

инфляци (ХҮИ), аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүнэй холбоотой бүх үнийн мэдээ зэргийг

Үндэсний статистикийн хорооны статистикийн тоон мэдээллээс авч ашиглав. дотоодын

бүх төрлийн хүү, мөнгөний агрегат, төгрөгийн гадаад валюттай харьцах ханш, гадаад

худалдаа, ТОР-20 индекс, хувийн салбарт олгосон зээлтэй холбоотой тоон мэдээллийг

Монголбанкны статистикийн тоон мэдээллээс авав. ТОР-20IM загварын үнэлгээнд

ашигласан тоон мэдээллийг Хавсралт 2-т үзүүлэв. 1998-2008 оны тоон мэдээллүүд нь

тухайн оны эцсийн дүнгээр тусгагдсан ба харин 2006 оны 01-р сараас 2009 оны 09-р

сарын хоорондох тоон мэдээллүүд нь сар тутмаар өгөгдсөн болно. 2006.01-2009.09

оныг эдийн засгийн хугацааных нь хувьд богино (эсвэл дунд) хугацаа, харин 1998-2008

оныг эдийн засгийн хугацааных нь хувьд урт хугацаа гэж үзэв.

Аливаа загварын үнэлгээнд динамик эгнээний тоон үзүүлэлтүүдийг ашигладаг

тул эхний алхам нь тус үзүүлэлтүүдийн интеграцийн зэргийг тодорхойлох буюу нэгж

язгуурын тестийг шалгах явдал байдаг. ТОР-20IM загварт ашигласан үзүүлэлтүүдийн

нэгж язгуурын тест (ADF тест)-ийн үр дүнг Хавсралт 3.а, б-д үзүүлэв. Тестийн үр

дүнгээс үзэхэд ихэнх хувьсагчид нь 1(1) процесс, мөн нэг тэгшитгэл дэх хувьсагчдын

интеграцийн зэрэг нь ялгаатай байгаа тул тус тэгшитгэлийг энгийн хэлбэрт үнэлэх

боломжгүй байна. Иймд нэг тэгшитгэл дэх интеграцийн зэрэг нь ялгаатай үед адил


26

эрэмбэд шилжүүлэн үнэлдэг арга буюу авторегрессээр тархсан хугацааны хоцролт

(ARDL)-ын загвараар дамжуулан алдаа залруулах загвар (Error Correction Model)-ын

хэлбэрт тэгшитгэлүүдийг үнэлэв. Мөн уг тестийн үр дүнгээр индекс болон

үзүүлэлтүүдийн хооронд Корреляцийн матрицийг байгуулан үнэлгээ хийлээ Хавсралт

4.а, б-д үзүүлэв.

ТОР-20 индексийн үнэлгээ: Эдийн засгийн богино хугацаанд (Хавсралт 4.а) ТОР-

20 индекс нь хувийн секторт олгосон зээл, мөнгөний нийлүүлэлт, арилжааны банкны

зээлийн хүүгийн түвшин, төв банкны бодлогын хүүгийн түвшин, ХҮИ-тэй шууд сул

хамаарал байгаа нь ажиглагдлаа харин эдийн засгийн урт хугацаанд (Хавсралт 4.б)

ТОР-20 индекс нь хувийн секторт олгосон зээл, мөнгөний нийлүүлэлт, арилжааны

банкны зээлийн хүүгийн түвшин, ДНБ, ХҮИ-тэй хамааралтай байгаа нь Корреляцийн

матрицаар тодорхойлогдлоо. Дээрх хамаарал хугацааны ямар түвшинд илэрч байгааг

Гранжер шалтгааны тестийн үр дүн (Хавсралт 6)-гээр тайлбарвал,

ТОР-20 индекс нөлөөлөх байдлаар:

I ER EX GDP I IP LR CPI M2 PSL

Хугацааны

хоцрогдол

1 сар * - ** - - - - * - - 2 сар - - - - - - - - *** - 3 сар - - - - - - - - - - 4 сар - - - - - - - - - - 1 жил - - - - - - - - ** *** 2 жил - - * - - * - - - - 3 жил - - * - - *** - - ** -

Тэмдэглэл: *, **, *** тус тус ач холбогдлын 1 хүртлэх хувь, 3 хүртлэх хувь, 5 хүртлэх хувиар тайлбарлагдана.

ТОР-20IM загвар((7)-р тэгшитгэл)-ыг МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн нөлөөллийн

хүч, харилцан хамаарал илрэх хугацааны хоцрогдолтойгоор загварчлах нь (Хавсралт 7):

TOP-20IM = 2585.208575 + 0.9090875904*TOP20(-1) - 72.28227675*CPI(-1) - 142.4908292*I(-1) + 0.7366307908*EX(-1) + 0.001507747527*M2(-2) - 2.744224578*ER - 0.0004844535592*IP -

35.08762846*LR + 0.001797482179*PSL

Богино хугацааны ТОР-20IM загварт өмнөх сарын ТОР-20 индекс үзүүлэлт, мөн

өмнөх сарын гадаад худалдааны тэнцэл, хоёр сарын өмнөх мөнгөний нийлүүлэлт,

хувийн секторт олгосон хэвийн зээл нь эерэг, харин инфляци, төв банкны бодлогын

хүү, арилжааны банкны зээлийн хүү, төгрөгийн гадаад валюттай харицах ханш, аж

үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн зэрэг нь сөрөг нөлөөтэй байгаа нь R2 –ийн 0,97 түвшинд,

Durbin-Watson stat-ийн 1.17 утгуудад тодорхойлогдлоо. Өмнөх сарын ТОР-20

индексийн нэг нэгжийн өсөлт нь дараа сардаа 0,9 нэгжийн өсөлтийг, инфляцийн хувийн

өсөлт нь 72,28 нэгжийн бууралтыг, төв банкны бодлогын хүүгийн нэг хувийн өсөлт нь

142 нэгжийн бууралтыг, арилжааны банкны зээлийн хүүгийн нэг хувийн өсөлт нь 35

нэгжийн бууралтаар ТОР-20IM загварт нөлөөлж байна.


27

Урт хугацаанд ТОР-20IM загварт нэг жилийн хугацааны хоцрогдолтойгоор

мөнгөний нийлүүлэлт, хувийн салбарт олгосон зээл, хоёроос гурван жилийн хугацааны

хоцрогдолтойгоор гадаад худалдааны тэнцэл, аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн зэрэг гол

нөлөөлдөг байна.

ТОР-20IM загварт нөлөөлөгч МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд, ач холбогдлын түвшинг

(нөлөөллийн хүчээр)-өөр нь эрэмбэлэх нь:

Ач холбогдлын түвшин Үзүүлэлт 1 Өмнөх хугацааны ТОР-20 индекс* 2 Төв банкны бодлогын хүү* 3 Инфляци** 4 Мөнгөний нийлүүлэлт** 5 Гадаад худалдааны тэнцэл** 6 Хувийн салбарт олгосон хэвийн зээл** 7 Арилжааны банкны зээлийн хүү** 8 Аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүний өсөлт**

Тэмдэглэл: * тухайн үзүүлэлтийн ТОР-20 индексийг тайлбарлах чадвар хүчтэй ** тухайн үзүүлэлтийн ТОР-20 индексийг тайлбарлах чадвар сул


28

ДҮГНЭЛТ

Судалгааны ажлын зорилгын хүрээнд Монголын үнэт цаасны зах зээлийн үнийн

индексийн загвар (ТОР-20IM)-ыг макроэдийн засгийн үзүүлэлтүүдээр загварчлан

боловсруулж, загварын үнэлгээнээс дараах дүгнэлтийг хийж болохоор байна. Үүнд:

1. ТОР-20IM загвар нь Монголын ҮЦЗЗ-ийг МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдэд

суурилан загвар юм. Үнэлгээний үр дүн онолын утгатай нийцтэй

диагностик тестүүдийг хангасан байдлаар тогтвортой гарсан бөгөөд

загварын таамаглалын шинжилгээний үр дүн загварыг ашиглах

бололцоотой болохыг харуулав.

2. ТОР-20IM загварыг цаашид үргэлжлүүлэн хөгжүүлж ҮЦЗЗ-ийн ирээдүйн

төлвийг таамаглах, бодлогын болон хөрөнгө оруулалтын шийдвэр

гаргалтанд ашиглахын тулд үнэт цаасны зах зээлийн институционал

хүчин зүйлс болон үнэт цаасны мэргэжилтний зөвлөмж, эргэцүүлсэн

үнэлгээг тусгах шаардлага зүй ёсоор тавигдана.

3. Сүүлийн жилүүдэд дэлхий нийтийг хамарсан санхүү, эдийн засгийн

нөлөө Монголын банк санхүүгийн систем, эдийн засгийн байдалд

нөлөөлөх болсон. Уг загварт ашигласан тоон мэдээллүүд эдийн засгийн

мөчлөгийн үеүдийг хамарч байгаа нь ТОР-20IM загварын тайлбарлах

чадвар, үзүүлэлтүүдийн харилцан хамааралд сөрөг нөлөөлөл

ажиглагдлаа.

4. Богино хугацааны ТОР-20IM загварт өмнөх сарын ТОР-20 индекс

үзүүлэлт, мөн өмнөх сарын гадаад худалдааны тэнцэл, хоёр сарын өмнөх

мөнгөний нийлүүлэлт, хувийн секторт олгосон хэвийн зээл нь эерэг,

харин инфляци, төв банкны бодлогын хүү, арилжааны банкны зээлийн

хүү, төгрөгийн гадаад валюттай харицах ханш, аж үйлдвэрийн

бүтээгдэхүүн зэрэг нь сөрөг нөлөөлөхөөр байна. Урт хугацаанд ТОР-

20IM загварт нэг жилийн хугацааны хоцрогдолтойгоор мөнгөний

нийлүүлэлт, хувийн салбарт олгосон зээл, хоёроос гурван жилийн

хугацааны хоцрогдолтойгоор гадаад худалдааны тэнцэл, аж үйлдвэрийн

бүтээгдэхүүн зэрэг гол нөлөөлөхөөр байна.

5. Өмнөх сарын ТОР-20 индексийн нэг нэгжийн өсөлт нь дараа сардаа 0,9

нэгжийн өсөлтийг, инфляцийн хувийн өсөлт нь 72,28 нэгжийн бууралтыг,

төв банкны бодлогын хүүгийн нэг хувийн өсөлт нь 142 нэгжийн


29

бууралтыг, арилжааны банкны зээлийн хүүгийн нэг хувийн өсөлт нь 35

нэгжийн бууралтаар ТОР-20IM загварт нөлөөлж байна.

6. ТОР-20 индекс нь 1-3 сарын хоцрогдолтойгоор макроэдийн засгийн

үзүүлэлтүүдэд нөлөөлөгч нь байх магадлалтай байна.

7. ТОР-20IM загварт гол нөлөөлөгч инфляци, төв банкны бодлогын хүүнд

бусад МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд нөлөөлөхөөр байна. Богино хугацаанд

инфляцид үндэсний валюын гадаад валюттай харицах ханшын чангаралт,

гадаад худалдаан тэнцэл, зээлийн хүүгийн түвшин, хувийн салбарт

олгосон хэвийн зээл, ТОР20 индекс нь эерэгээр нөлөөлөхөөр байна.

Харин аж үйлдвэрийн бүтээгдэхүүн нь сөргөөр нөлөөлөхөөр байна. Төв

банкны бодлогын хүүнд гадаад худалдааны тэнцэл, төгрөгийн гадаад

валюттай харицах ханшнаас бусад бүх МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүд эерэгээр

нөлөөлөхөөр байна.

8. Дэлхийн санхүү, эдийн засгийн хямрал дотоодын эдийн засагт тогтворгүй

байдлыг бий болгож, улмаар ҮЦЗЗ-д хямрал дагуулах эрсдэл байгаа нь

ТОР-20IM загварын үнэлгээ илтгэж байна.


30

НОМ ЗҮЙ

1. Abeyratna, G., Pisedtasalasai, A. & Power, D. 2004. Macroeconomic influence on the stock market: evidence from an emerging market in South Asia. Journal of Emerging Market Finance 3(3): 85-304.

2. Ajayi, Richard A, and Mbodja Mougoue, 1996, On the Dynamic Relation between Stock Prices and Exchange Rates, Journal of Financial Research 19, 193-207.

3. Adrangi, B., Chatrath, A., & Sanvicente, A. Z. (2002). Inflation, output, and stock prices: Evidence from Brazil. Journal of Applied Business Research, 18, 1, 61-76.

4. Bilson, C, Brailsford, T. J. & Hooper, V. 1999. Selecting macroeconomic variables as explanatory factors of emerging stock market returns. Working Paper Series available at http://ssrn.com/abstract=201908

5. Bulmash, S. B., & Trivoli, G. W. 1991. Time-lagged interactions between stock prices and selected economic variables,” The Journal of Portfolio Management 17(4): 66-67.

6. Binswanger, M. (2004), Stock Returns and Real Activity in the G-7 Countries: Did the Relationship Change in the Early 1980s?, Quarterly Review of Economics and Finance, 44, 237-52.

7. Brown, S.J. and T. Otsuki (1990), “Macroeconomic factors and the Japanese equity markets”, in The CAPMD project, Japanese Capital Markets, Harper and Row: New York

8. Bilson, Christopher M., Timothy J. Brailsford and Vincent J. Hooper (2001), “Selecting Macroeconomic Variables as Explanatory Factors of Emerging Stock Market Returns”, Pacific-Basin Finance Journal, 9:401-426.

9. Cauchie, S., Hoesli, M. & Isakov, D. 2003. The determinants of stock returns in a small open economy. EFMA 2003 Helsinki Meetings. http://ssrn.com/ abstract=391996

10. Chen, N. F., Roll, R. & Ross, S. 1986. Economic forces and the stock market. Journalof Business 59(3): 83-403.

11. Chong, C. S. & Goh, K. L. 2003. Linkages of economic activity, stock prices and monetary policy: the case of Malaysia.

12. Campbell, J., and R. J. Shiller, (1988), “Stock Prices, Earnings, and Expected Dividends”, Journal of Finance, 43, 661-676.

13. Chaudhuri, K. and S. Smile, (2004), “Stock market and aggregate economic activity: evidence from Australia”, Applied Financial Economics, 14, 121-129.

14. Chung S. Kwon and Tai S. Shin (1999), “Cointegration and Causality Between Macroeconomic Variables and Stock Market Returns”, Global Finance Journal, 10:71-81.

15. Clare, Andrew D. and Stephen H. Thomas (1994), “Macroeconomic Factors, the APT and the UK Stock Market”, Journal of Business Finance and Accounting, 21:309-330.

16. Clark, T. E., & Kozicki, S. (2004). Estimating equilibrium real interest rates in real-time. Bundesbank Discussion Paper 32/2004. Deutsche Bundesbank: Frankfurt am Main.

17. DeFina, R. H. (1991). Does inflation depress the stock market? Business Review-Federal Reserve Bank of Philadelphia, Nov/Dec, 3-12.

18. Diacogiannis, G. P., Tsiritakis, E. D., & Manolas, G. A. (2001). Macroeconomic factors and stock returns in a changing economic framework: The case of the Athens stock exchange. Managerial Finance, 27, 6, 23-41.

19. Darrat, A.F. and T.K. Mukherjee, 1987, The Behavior of the Stock Market in a Developing Economy, Economics Letters 22, 273-278.

20. DeFina, R.H., 1991, Does Inflation Depress the Stock Market?, Business Review, Federal Reserve Bank of Philadelphia, 3-12.

21. Fama E.F. Stock Returns, Real Activity, Inflation and Money // American Economic Review, 1981, Vol. 71, No. 4, pp. 545-565.

22. Fama E.F. Stock Returns, Real Activity, Inflation and Money // American Economic Review, 1981, Vol. 71, No. 4, pp. 545-565.

http://ssrn.com/abstract=201908�

http://ssrn.com/�


31

23. Fama, E.F. and M. Gibbons. Inflation, Real Returns and Capital Investment // Journal of Monetary Economics, 1982, Vol. 9, No. 3, pp. 545-565.

24. Fama E.F. Stock Returns, Expected Returns and Real Activity // Journal of Finance, 1990, Vol. 45, pp. 1089-1108.

25. Fung H.G. and C.J. Lie. Stock Market and Economic Activities: A Casual Analysis. – Pacific-Basin Capital Markets Research, Amsterdam, 1990.

26. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French (1992), “The Cross-Section of Expected Stock Returns”, Journal of Finance, 47:427-465.

27. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French (1995), “Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns”, Journal of Finance, 50:131-155.

28. Flannery, Mark J. and Aris A. Protopapadakis (2002), “Macroeconomic Factors do Influence Aggregate Stock Returns”, Review of Financial Studies, 15:751-782.

29. Fifield S., Power D. & Sinclair C. 2000. A study of whether macroeconomic factors influence emerging market share returns. Global Economy Quarterly 1(1): 315-335.

30. Geske, R. and Roll, R., (1983), “The fiscal and monetary linkage between stock market returns and inflation”, Journal of Finance, 38, 7-33.

31. Geske R. and R. Roll. The Fiscal and Monetary Linkage between Stock Returns and Inflation // Journal of Finance, 1983, Vol. 38, No. 1, pp. 7-33.

32. Gjerde, Oystein and Frode Saettem (1999), “Causal Relations Among Stock Returns and Macroeconomic Variables in a Small, Open Economy”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money,9:61-74.

33. Habibullah, M. S. & Baharumshah, A.Z. (1996). Money, output, and stock prices in Malaysia: An application of the co-integration tests. International Economic Journal, 10, 2, Summer 1996, 121-130.

34. Hamilton, J. D., & Lin, G. (1996). Stock market volatility and the business cycle. Journal of Applied Econometrics, 11, 573–593.

35. Humpe, A., and Macmillan, P.,2007, Can Macroeconomic Variables Explain Long Term Stock Market Movements? A Comparison of the US and Japan CDMA Working Paper No.07/20

36. Ho, Y., 1983, Money Supply and Equity Prices: An Empirical Note on Far Eastern Countries, Economic Letters 11, 161 – 165.

37. Hussain. F., and Mahmood.T., 2001, The stock Market and the Economy of Pakistan. 38. Hondroyiannis G. & Papapetrou E. 2001. Macroeconomic influences on the stock market.

Journal of Economics and Finance 25(1): 33-49. 39. Ibrahim, M. H. & Aziz, H. (2003). Macroeconomic variable and the Malaysian equity

market: A view through rolling subsamples. Journal of Economic Studies, 30, 1, 6-27. 40. Kwon, C. S. & Shin, T.S. (1999). Co-integration and causality between macroeconomic

variables and stock market returns. Global Finance Journal, 10, 1, 71-81. 41. Kwon, C. S., Shin, T.S., & Bacon, F.W. (1997). The effect of macroeconomic variables on

stock market returns in developing markets. Multinational Business Review, Fall, 5, 2, 63-70.

42. King, Benjamin F. (1966), “Market and Industry Factors in Stock Price Behavior”, Journal of Business, 39:139-190.

43. Lovatt D. & Parikh A. 2000. Stock returns and economic activity: The UK case. European Journal of Finance 6(3): 280-297.

44. Lee, B.S. Casual Relations among Stock Returns, Interest Rates, Real Activity, and Inflation // Journal of Finance, 1992, Vol. 47, No. 4, pp. 1591-1603.

45. Leigh, L. Stock Return Equilibrium and Macroeconomic Fundamentals // International Monetary Fund Working Paper, 1997, No. 97/15, pp. 1-41.

46. Lee, U. (1997). Stock market and macroeconomic policies: new evidence from Pacific Basin countries. Multinational Finance Journal, 1, 4, 273-289.


32

47. Maghyereh, A. I. 2002. Causal relations among stock prices and macroeconomic variables in the small, open economy of Jordan. available at http://ssrn.com/ abstract=317539.

48. Maysami, R. C. & Sim, H. H. 2002. Macroeconomics variables and their relationship with stock returns: error correction evidence from Hong Kong and Singapore. The Asian Economic Review 44(1): 69-85.

49. Mukherjee, T. K. & Naka, A. 1995. Dynamic relations between macroeconomic variables and the Japanese stock market: an application of a vector error correction model. The Journal of Financial Research 18(2): 223-237.

50. Muradoglu G., Metin K. & Argae R. 2001. Is there a long-run relationship between stock returns and monetary variables: evidence from an emerging market. Applied Financial Economics VII(6): 641-649.

51. Nasseh, A. and Strauss, J., (2000), Stock Prices and Domestic and International Macroeconomic Activity: A Cointegration Approach. Quarterly Review of Economics and Finance, 40, 229-245.

52. Najand, M. and H. Rahman. Stock Market Volatility and Macroeconomic Variables: International Evidence // Journal of Multinational Financial Management, 1991, Vol. 1, No. 3.

53. Nishat, M.,and Shaheen, R., 2004, Macroeconomic Factors and Pakistani Equity Market, The Pakistani Development Review 43:4

54. Nozar, H. & Taylor, P. 1988. Stock prices, money supply and interest rates: the question of causality. Applied Economics 20: 103-161.

55. Panetta, F. 2002. The stability of the relation between the stock market and macroeconomic forces. Economic Notes 31(3): 417.

56. Rogalski, J.R. and J.D. Vinso, (1977), “Stock Returns, Money Supply and the Direction of Causality”, Journal of Finance, 32, 1017-1030.

57. Poon, S and S.J. Taylor. Macroeconomic Factors and the UK Stock Market // Journal of Business and Accounting, 1991, Vol. 18, No. 5, pp. 619-636.

58. Rapach, D. E., Wohar, M. E., & Rangvid, J. (2005). Macro variables and international stock return predictability. International Journal of Forecasting, 21, 137–166.

59. Svensson, L. E. O., (2003), “Escaping from a Liquidity Trap and Deflation: The Foolproof Way and Others”, Journal of Economic Perspectives, 17, 145-66.

60. Sollis, R. (2005). Predicting returns and volatility with macroeconomic variables: Evidence from tests of encompassing. Journal of Forecasting, 24, 221–231.

61. Tessaromatis, Nicholas, 2003, Stock Market Sensitivity to Interest Rates and Inflation . EFMA 2003Helsinki Meetings

62. Tainer, E. M. 1993. Using economic indicators to improve investment analysis. New York, USA: John Wiley & Sons, Inc.

63. Vuyyuri, S. 2005. Relationship between real and financial variables in India: A cointegration analysis. Available at http://ssrn.com/abstract=711541.

64. Tsoukalas, D. (2003). Macroeconomic factors and stock prices in the emerging Cypriot equity market. Managerial Finance, 29, 4, 87-92.

65. Urich, T. and P. Wachtel (1981), “Market response to the weekly money supply announcements in the 1970s”, Journal of Finance, 36, 1063-1072.

66. Wang, L. K. & Liow, K. H. 1999. The behaviour of Singapore property stocks to market and interest rate risks. SES Journal 1999: 28-34.

67. Wongbangpo, Praphan and Subhash C. Sharma (2002), “Stock Market and MacroeconomicFundamental Dynamic Interactions: ASEAN-5 Countries”, Journal of Asian Economics, 13:27-51.

68. Yu, Jun. Forecasting Volatility in the New Zealand Stock Market // Applied Financial Economics, 2002, No. 12, pp. 193-202.


33

ХАВСРАЛТ

Хавсралт 1.а. Economic Indicators Most Sensitive to Stocks /АНУ-ын ҮЦЗЗ/ Ач холбогдолын түвшин Үзүүлэлт

1 Employment Situation Report (Payroll Survey)

2 ISM Report—Manufacturing

3 Weekly Claims for Unemployment Insurance

4 Consumer Prices

5 Producer Prices

6 Retail Sales

7 Consumer Confidence and Sentiment Surveys

8 Advance Report on Durable Goods

9 Industrial Production

10 GDP Жич: Энд нийтлэг байдаг эдийн засгийн хэллэг байгаа тул орчуулга оруулсангүй.

Хавсралт 1.б. Economic Indicators Most Sensitive to Bonds /АНУ-ын ҮЦЗЗ/

Ач холбогдолын түвшин Үзүүлэлт


2 Consumer Prices


4 Producer Prices


6 Retail Sales

7 Housing Starts

8 Chicago Purchasing Managers Report

9 Industrial Production/Capacity Utilization

10 GDP Жич: Энд нийтлэг байдаг эдийн засгийн хэллэг байгаа тул орчуулга оруулсангүй.

Хавсралт 1.в. Indicators That Most Influence the U.S. Dollar's Value /АНУ-ын ВЗЗ/



2 International Trade

3 GDP 4 Current Account

5 Industrial Production/Capacity Utilization


7 Retail Sales


34


8 Consumer Prices


10 Productivity and CostsЖич: Энд нийтлэг байдаг эдийн засгийн хэллэг байгаа тул орчуулга оруулсангүй.

Хавсралт 2.а. ТОР-20IM загварын үнэлгээнд ашигласан тоон мэдээлэл

Огноо ТОП-20 дундаж

аж үйлдэр сая.төг

Төгрөгтэй харьцах АНУ-ын доллар

/дундаж/

Гадаад худалдааны тэнцэл сая ам.доллар

M2 сая.төг Хувийн салбарт олгосон хэвийн зээл сая.төг

Төв банкны ҮЦ-ы

жигнэсэн дундаж хүү

/хувь/

Арилжааны банкны

төгрөгийн зээлийн хүү

/хувь/

Инфляци жилийн /жилийн өөрчлөлт/

series TOP-20 IP ER EX M2 PSL I LR CPI 2006.01 1020.14 116310.70 1220.68 -13.50 1146470.70 440732.70 4.51 29.50 8.10

02 1077.00 104995.90 1210.21 -9.70 1145392.30 452769.60 4.18 27.60 6.80 03 1083.90 121996.50 1183.23 -3.20 1191241.30 486292.10 3.65 28.30 5.80 04 1093.26 135940.60 1186.27 -15.50 1251237.30 503809.40 7.55 27.30 4.80 05 1147.85 177670.20 1182.55 -19.40 1402747.60 504561.20 8.06 27.30 3.20 06 1176.60 232786.00 1171.53 -5.60 1449536.20 531179.10 7.40 24.20 2.20 07 1169.23 171071.20 1170.32 -4.80 1472774.80 550014.70 7.84 25.50 1.80 08 1178.06 281570.80 1168.35 -40.60 1490910.50 541929.90 7.97 28.10 4.70 09 1351.02 141732.50 1167.70 12.30 1539434.70 532119.30 7.43 26.10 5.00 10 1514.27 189362.50 1166.61 4.30 1546336.60 537891.60 6.76 27.60 6.50 11 1772.37 173356.90 1164.10 41.00 1586079.80 570124.30 6.69 27.20 6.80 12 1867.99 279980.50 1164.84 57.20 1536493.30 594446.60 6.42 24.50 6.00

2007.01 2101.10 157591.30 1165.55 52.90 1556010.90 626693.10 6.59 25.30 4.20 02 2253.50 146514.40 1164.64 55.70 1627767.80 658952.00 5.39 21.60 4.20 03 2770.65 173289.50 1164.55 22.20 1746754.40 711630.80 4.26 22.50 5.40 04 2970.56 172193.20 1165.00 -9.00 1883624.80 769277.50 4.26 22.30 5.90 05 3017.17 233506.10 1165.00 -14.20 1966094.30 801358.30 4.29 23.70 5.20 06 4026.96 248253.10 1164.09 -32.10 2016090.20 868157.20 3.68 21.00 5.70 07 6633.82 203764.70 1164.10 -82.70 2094659.60 881047.70 5.67 22.30 6.30 08 10490.24 311003.70 1180.38 -115.90 2195414.50 989677.70 8.31 20.00 7.10 09 12461.66 143539.30 1187.63 -162.50 2191937.70 1001022.30 8.75 19.70 11.30 10 11214.89 253531.50 1179.71 -189.30 2264356.70 1035666.60 8.91 21.30 13.20 11 10160.72 279174.70 1173.94 -205.20 2235080.60 1047123.20 9.19 22.30 14.20 12 10014.03 302809.60 1170.22 -228.30 2401249.70 1089555.30 9.85 19.90 15.10

2008.01 10773.89 186507.20 1170.67 1.80 2307315.50 1102558.60 10.43 17.30 19.90 02 12085.41 207652.60 1171.67 36.40 2417596.20 1179008.60 11.15 22.10 21.00 03 12668.94 240514.60 1170.84 -65.70 2455147.20 1207004.80 11.25 20.80 24.00 04 12455.78 241535.70 1166.67 -180.50 2466687.80 1265389.40 13.57 21.70 29.40 05 11366.43 330279.30 1163.26 -341.40 2516618.30 1334330.70 15.34 18.40 33.90 06 10318.79 260172.10 1159.22 -418.70 2564684.10 1384247.40 15.42 21.70 33.60 07 9920.37 233805.30 1156.77 -601.40 2595583.10 1409970.80 14.42 21.80 33.00 08 9026.38 191040.60 1152.91 -706.10 2576824.50 1453001.20 14.41 21.80 34.20 09 8393.59 357001.30 1148.24 -756.30 2525010.70 1477149.90 16.06 21.50 32.20 10 7660.70 326102.60 1144.58 -843.70 2357709.10 1466035.20 15.72 21.00 27.90 11 6401.40 172948.80 1155.85 -1013.10 2241816.20 1466936.10 15.04 18.50 24.20 12 5777.66 173220.30 1228.97 -710.10 2270001.40 1348449.70 14.78 20.40 22.10

2009.01 5318.54 156903.70 1333.41 42.70 2201245.60 1382481.40 12.07 21.20 20.70 02 4747.02 121508.60 1436.96 26.60 2314811.00 1393346.20 11.14 21.60 18.20


35

03 4953.70 164687.20 1562.95 -71.50 2352558.10 1362579.50 13.59 20.40 16.30 04 5021.09 224479.10 1430.72 -93.40 2341827.50 1281333.30 16.14 19.50 12.50 05 4798.76 223969.40 1423.94 -101.20 2404674.20 1246396.40 16.83 23.30 8.00 06 4773.28 217407.30 1428.56 -129.90 2439247.60 1296776.60 16.48 23.50 6.30 07 4806.13 193809.10 1455.62 -164.00 2509771.10 1265705.20 14.05 23.40 4.90 08 5060.98 242275.10 1446.33 -186.30 2563997.30 1220517.60 12.85 23.70 0.6 09 6890.75 258476.50 1418.47 -190.50 2653414.70 1175349.50 11.95 22.20 0.02

Тэмдэглэл: ТОР-20IM загварын богино хугацааны үнэлгээ 2006.01-2009.09 оны хоорондох тоон мэдээллийг хамрав.

Хавсралт 2.а. ТОР-20IM загварын үнэлгээнд ашигласан тоон мэдээлэл

Огноо ТОП-20 дундаж

Бодит ДНБ-ий өсөлт /хувь/

Аж үйлдэр /сая.төг/

Төгрөгтэй харьцах АНУ-ын доллар

/дундаж/

Гадаад худалдааны тэнцэл сая /ам.доллар/

M2 /сая.төг/

Хувийн салбарт олгосон хэвийн

зээл /сая.төг/

Төв банкны ҮЦ-ы

жигнэсэн дундаж хүү

/хувь/

Арилжааны банкны

төгрөгийн зээлийн хүү

/хувь/

Инфляци жилийн /жилийн өөрчлөлт-хувь/

series TOP-20* GPD** IP* ER* EX* M2* PSL* I* LR* CPI*

1998.12 238.88 3.5 439954.3 891.86 -158.1 167249.6 39697.4 23.3 45.8 6

1999.12 253.69 3.2 480511.2 1070.39 -154.5 220167 29055.5 11.4 38.8 10

2000.12 488.96 1.1 574162.5 1097 -148.4 258842.6 43305.6 8.6 34.7 8.1

2001.12 845.28 1 624235.2 1101.29 -116.2 331064.3 108722.7 8.6 41.4 8

2002.12 1025.82 4 677859.4 1124.09 -166.8 470125.6 194578.2 9.9 33.4 1.6

2003.12 740.69 5.6 793174.8 1170.3 -187.1 703332.4 335978.3 11.5 31.5 4.7

2004.12 590.68 10.6 1175913.2 1211.77 -151.5 847032.4 320077.8 15.75 30 11

2005.12 995.3 7.3 1433565.1 1226.68 -119.5 1140139 437639.1 4.75 28.3 9.5

2006.12 1867.99 8.4 279980.5 1164.84 57.2 1536493 594446.6 6.42 24.5 6

2007.12 10014.03 10.2 302809.6 1170.22 -228.3 2401250 1089555 9.85 19.9 15.1

2008.12 5777.66 8.9 173220.3 1228.97 -710.1 2270001 1348450 14.78 20.4 22.1

Тэмдэглэл: ТОР-20IM загварын урт хугацааны үнэлгээ 1998-2008 оны хоорондох тоон мэдээллийг хамрав. * Тухайн оны эцсийн байдлаар **Өмнөх онтой харьцуулахад

Хавсралт 3.а. Нэгж язгуурын тест: ADF тест

Үзүүлэлт tADF Хугацааны хоцролт

CPI -2.97** 0 ER -4.87* 0 EX -4.63* 0 I -4.54* 0

IP -10.17* 0 M2 -5.45 0 LR -9.72* 0

TOP20 -4.42* 1 PSL -4.48* 0

Тэмдэглэл: Үнэлгээнд 2006 оны 01-р сараас 2009 оны 09-р сарын тоон мэдээллийг хамрав. *, **нэгж язгууртай гэсэн тэг таамаглал 1%, 5%-ийн ач холбогдлын түвшинд няцаагдахыг илэрхийлнэ.

Хавсралт 3.б. Нэгж язгуурын тест: ADF тест Үзүүлэлт tADF

Хугацааны хоцролт

CPI -3.50** 0 ER -3.09*** 0 EX -4.94* 1 I -4.13* 0

IP -2.94*** 0 M2 -5.00** 0


36

LR -4.54** 0 TOP20 -4.42* 1

PSL -4.34** 0 GDP -4.65* 0

Тэмдэглэл: Үнэлгээнд 1998 оноос 2009 оны тоон мэдээллийг хамрав. *, **, *** нэгж язгууртай гэсэн тэг таамаглал 1%, 5%, 10%-ийн ач холбогдлын түвшинд няцаагдахыг илэрхийлнэ.

Хавсралт 4.а. Корреляцийн матриц TOP20 PSL M2 LR IP I EX ER CPI

TOP20 1.00 PSL 0.70* 1.00 M2 0.79* 0.94** 1.00 LR -0.74* -0.76** -0.78** 1.00 IP 0.49 0.40 0.51** -0.39 1.00 I 0.52* 0.87** 0.78** -0.52 0.40 1.00

EX -0.42 -0.65** -0.51** 0.43 -0.38 -0.64** 1.00 ER -0.10 0.37 0.35 -0.10 -0.15 0.42 0.15 1.00 CPI 0.69* 0.73** 0.60** -0.55** 0.34 0.64 -0.68** -0.19 1.00

Тэмдэглэл: Үнэлгээнд 2006 оны 01-р сараас 2009 оны 09-р сарын тоон мэдээллийг хамрав. Нэгж язгуурын тестийн дараах үнэлгээ

*ТОР-20 индекстэй харилцан хамааралтай. **Эдийн засгийн үзүүлэлтүүд хоорондын харилцан хамаарал Хавсралт 4.б. Корреляцийн матриц

TOP20 PSL M2 LR IP I GDP EX ER CPI TOP20 1.00

PSL 0.86* 1.00 M2 0.88* 0.98** 1.00 LR -0.73* -0.88** -0.92** 1.00 IP -0.46 -0.36 -0.31 0.12 1.00 I -0.07 -0.07 -0.18 0.38 -0.22 1.00

GDP 0.58* 0.74** 0.80** -0.81** 0.08 0.02 1.00 EX -0.48 -0.65** -0.48 0.38 0.32 -0.34 -0.25 1.00 ER 0.35 0.59** 0.62** -0.81** 0.31 0.58** 0.63** -0.27 1.00 CPI 0.67* 0.78** 0.71** -0.57** -0.28 0.13 0.51** -0.78** 0.42 1.00

Тэмдэглэл: Үнэлгээнд 1998 оноос 2009 оны тоон мэдээллийг хамрав. Нэгж язгуурын тестийн дараах үнэлгээ *ТОР-20 индекстэй харилцан хамааралтай байна. **Эдийн засгийн үзүүлэлтүүд хоорондын харилцан хамаарал Хавсралт 5.а. Статистик үзүүлэлт

CPI ER EX I IP LR M2 PSL TOP20 Mean 12.94 1225.06 -163.83 10.01 210583.20 22.91 2044761.00 987657.80 5706.37 Median 7.10 1170.67 -65.70 9.19 203764.70 22.20 2235081.00 1047123.00 4953.70 Maximum 34.20 1562.95 57.20 16.83 357001.30 29.50 2653415.00 1477150.00 12668.94 Minimum 0.02 1144.58 -1013.10 3.65 104995.90 17.30 1145392.00 440732.70 1020.14 Std. Dev. 10.46 111.39 266.74 4.18 61992.03 2.95 467430.80 357793.10 3945.17 Skewness 0.82 1.63 -1.74 0.09 0.40 0.49 -0.55 -0.19 0.37 Kurtosis 2.32 4.12 5.04 1.68 2.46 2.47 1.87 1.49 1.74 Jarque-Bera 5.84 22.22 30.57 3.34 1.77 2.36 4.65 4.55 4.01 Probability 0.05 0.00 0.00 0.19 0.41 0.31 0.10 0.10 0.13

Observations 45.00 45.00 45.00 45.00 45.00 45.00 45.00 45.00 45.00

Тэмдэглэл: Үнэлгээнд 2006 оны 01-р сараас 2009 оны 09-р сарын тоон мэдээллийг хамрав.


37

Хавсралт 5.б. Статистик үзүүлэлт

TOP20 PSL M2 LR IP I GDP EX ER Mean 2076.3 412864.2 940517.9 31.7 632307.8 11.4 5.8 -189.4 1132.5 Median 845.3 320077.8 703332.4 31.5 574162.5 9.9 5.6 -154.5 1164.8 Maximum 10014.0 1348450.0 2401250.0 45.8 1433565.0 23.3 10.6 57.2 1229.0 Minimum 238.9 29055.5 167249.6 19.9 173220.3 4.8 1.0 -710.1 891.9 Std. Dev. 3061.8 440979.0 808426.2 8.3 383722.1 5.1 3.5 187.0 96.1 Skewness 1.9 1.1 0.8 0.1 0.9 1.1 0.0 -2.0 -1.4 Kurtosis 5.3 3.0 2.3 2.1 2.9 3.8 1.6 7.0 4.6 Jarque-Bera 9.1 2.4 1.5 0.4 1.5 2.4 0.9 14.6 4.8 Probability 0.0 0.3 0.5 0.8 0.5 0.3 0.6 0.0 0.1 Оbservations 11.0 11.0 11.0 11.0 11.0 11.0 11.0 11.0 11.0 Тэмдэглэл: Үнэлгээнд 1998 оноос 2009 оны тоон мэдээллийг хамрав. Нэгж язгуурын тестийн дараах үнэлгээ Хавсралт 6. Үнэт цаасны зах зээлийн хөгжил болон эдийн засгийн өсөлтийн

үзүүлэлтүүдийн нэгдсэн Гранжер тестийн үр дүн 6.1.а. Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 1 сарын хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна.

Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/21/09 Time: 21:56 Sample: 2006:01 2009:09 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 44 1.54037 0.22162 TOP20 does not Granger Cause PSL 17.2105 0.00016 M2 does not Granger Cause TOP20 44 0.15152 0.69910 TOP20 does not Granger Cause M2 0.00274 0.95851 LR does not Granger Cause TOP20 44 0.77855 0.38273 TOP20 does not Granger Cause LR 5.03232 0.03034 IP does not Granger Cause TOP20 44 0.33790 0.56423 TOP20 does not Granger Cause IP 6.89419 0.01210 I does not Granger Cause TOP20 44 7.72098 0.00820 TOP20 does not Granger Cause I 5.58931 0.02289 EX does not Granger Cause TOP20 44 6.04985 0.01821 TOP20 does not Granger Cause EX 4.41031 0.04192 ER does not Granger Cause TOP20 44 0.03053 0.86214 TOP20 does not Granger Cause ER 0.00281 0.95801 CPI does not Granger Cause TOP20 44 15.5500 0.00031 TOP20 does not Granger Cause CPI 22.5481 2.5E-05 M2 does not Granger Cause PSL 44 9.11302 0.00435 PSL does not Granger Cause M2 2.34474 0.13339 LR does not Granger Cause PSL 44 3.45942 0.07008 PSL does not Granger Cause LR 4.84872 0.03335 IP does not Granger Cause PSL 44 1.50927 0.22626 PSL does not Granger Cause IP 2.55656 0.11752 I does not Granger Cause PSL 44 3.39088 0.07280 PSL does not Granger Cause I 6.06406 0.01809


38

EX does not Granger Cause PSL 44 1.00990 0.32082 PSL does not Granger Cause EX 2.80031 0.10186 ER does not Granger Cause PSL 44 12.2370 0.00114 PSL does not Granger Cause ER 3.35322 0.07435 CPI does not Granger Cause PSL 44 6.52634 0.01444 PSL does not Granger Cause CPI 3.27956 0.07748 LR does not Granger Cause M2 44 1.12114 0.29587 M2 does not Granger Cause LR 7.72770 0.00817 IP does not Granger Cause M2 44 4.70714 0.03589 M2 does not Granger Cause IP 7.65824 0.00844 I does not Granger Cause M2 44 3.61871 0.06417 M2 does not Granger Cause I 3.83382 0.05706 EX does not Granger Cause M2 44 15.4622 0.00032 M2 does not Granger Cause EX 3.43813 0.07091 ER does not Granger Cause M2 44 1.89148 0.17650 M2 does not Granger Cause ER 0.68391 0.41303 CPI does not Granger Cause M2 44 6.76716 0.01286 M2 does not Granger Cause CPI 0.04987 0.82440 IP does not Granger Cause LR 44 3.46049 0.07004 LR does not Granger Cause IP 1.35669 0.25084 I does not Granger Cause LR 44 0.22367 0.63877 LR does not Granger Cause I 2.83192 0.10001 EX does not Granger Cause LR 44 1.12361 0.29535 LR does not Granger Cause EX 0.09834 0.75543 ER does not Granger Cause LR 44 0.01139 0.91555 LR does not Granger Cause ER 1.30792 0.25940 CPI does not Granger Cause LR 44 1.39914 0.24368 LR does not Granger Cause CPI 0.86158 0.35873 I does not Granger Cause IP 44 1.50207 0.22735 IP does not Granger Cause I 0.03616 0.85013 EX does not Granger Cause IP 44 0.58695 0.44799 IP does not Granger Cause EX 4.72868 0.03549 ER does not Granger Cause IP 44 0.00234 0.96164 IP does not Granger Cause ER 0.82616 0.36870 CPI does not Granger Cause IP 44 2.08994 0.15587 IP does not Granger Cause CPI 0.84714 0.36275 EX does not Granger Cause I 44 0.12943 0.72087 I does not Granger Cause EX 1.59350 0.21396 ER does not Granger Cause I 44 0.23705 0.62894 I does not Granger Cause ER 1.40555 0.24262 CPI does not Granger Cause I 44 5.14804 0.02860 I does not Granger Cause CPI 7.37193 0.00965 ER does not Granger Cause EX 44 0.06624 0.79818 EX does not Granger Cause ER 1.68960 0.20091 CPI does not Granger Cause EX 44 7.56368 0.00882 EX does not Granger Cause CPI 5.25764 0.02705 CPI does not Granger Cause ER 44 1.10328 0.29970 ER does not Granger Cause CPI 12.8352 0.00089

6.1.б. Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 2 сарын хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна. Pairwise Granger Causality Tests


39

Date: 11/21/09 Time: 22:00 Sample: 2006:01 2009:09 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 43 0.48481 0.61957 TOP20 does not Granger Cause PSL 5.87398 0.00599 M2 does not Granger Cause TOP20 43 3.16676 0.05345 TOP20 does not Granger Cause M2 0.47001 0.62858 LR does not Granger Cause TOP20 43 0.95846 0.39256 TOP20 does not Granger Cause LR 1.14612 0.32861 IP does not Granger Cause TOP20 43 0.97786 0.38538 TOP20 does not Granger Cause IP 3.06326 0.05842 I does not Granger Cause TOP20 43 0.31200 0.73384 TOP20 does not Granger Cause I 1.76370 0.18515 EX does not Granger Cause TOP20 43 0.03724 0.96348 TOP20 does not Granger Cause EX 2.45104 0.09972 ER does not Granger Cause TOP20 43 0.12117 0.88622 TOP20 does not Granger Cause ER 0.60176 0.55299 CPI does not Granger Cause TOP20 43 0.87906 0.42344 TOP20 does not Granger Cause CPI 4.58142 0.01650 M2 does not Granger Cause PSL 43 3.39487 0.04400 PSL does not Granger Cause M2 0.62987 0.53813 LR does not Granger Cause PSL 43 4.70714 0.01491 PSL does not Granger Cause LR 2.20146 0.12456 IP does not Granger Cause PSL 43 0.50068 0.61006 PSL does not Granger Cause IP 0.81556 0.44999 I does not Granger Cause PSL 43 1.01369 0.37248 PSL does not Granger Cause I 4.71405 0.01483 EX does not Granger Cause PSL 43 0.59647 0.55583 PSL does not Granger Cause EX 9.50215 0.00045 ER does not Granger Cause PSL 43 3.78327 0.03174 PSL does not Granger Cause ER 1.84824 0.17140 CPI does not Granger Cause PSL 43 6.00031 0.00544 PSL does not Granger Cause CPI 1.46784 0.24319 LR does not Granger Cause M2 43 1.12435 0.33543 M2 does not Granger Cause LR 2.02961 0.14539 IP does not Granger Cause M2 43 2.43526 0.10113 M2 does not Granger Cause IP 2.94019 0.06498 I does not Granger Cause M2 43 1.31195 0.28121 M2 does not Granger Cause I 2.55402 0.09105 EX does not Granger Cause M2 43 7.35097 0.00200 M2 does not Granger Cause EX 6.65071 0.00334 ER does not Granger Cause M2 43 1.15030 0.32732 M2 does not Granger Cause ER 0.46602 0.63103 CPI does not Granger Cause M2 43 4.82039 0.01362 M2 does not Granger Cause CPI 2.34499 0.10957 IP does not Granger Cause LR 43 1.79877 0.17931 LR does not Granger Cause IP 1.57233 0.22077 I does not Granger Cause LR 43 0.20363 0.81665 LR does not Granger Cause I 0.95638 0.39334 EX does not Granger Cause LR 43 0.85475 0.43341 LR does not Granger Cause EX 0.52507 0.59574


40

ER does not Granger Cause LR 43 1.37892 0.26417 LR does not Granger Cause ER 1.02085 0.36996 CPI does not Granger Cause LR 43 0.33715 0.71592 LR does not Granger Cause CPI 0.62876 0.53871 I does not Granger Cause IP 43 2.01231 0.14768 IP does not Granger Cause I 0.12022 0.88706 EX does not Granger Cause IP 43 1.64898 0.20571 IP does not Granger Cause EX 2.42109 0.10241 ER does not Granger Cause IP 43 0.43141 0.65273 IP does not Granger Cause ER 0.66852 0.51839 CPI does not Granger Cause IP 43 2.02390 0.14614 IP does not Granger Cause CPI 1.52936 0.22971 EX does not Granger Cause I 43 0.90625 0.41259 I does not Granger Cause EX 1.66492 0.20271 ER does not Granger Cause I 43 0.50804 0.60571 I does not Granger Cause ER 4.05428 0.02535 CPI does not Granger Cause I 43 2.59184 0.08807 I does not Granger Cause CPI 0.23853 0.78895 ER does not Granger Cause EX 43 0.05484 0.94671 EX does not Granger Cause ER 7.58546 0.00169 CPI does not Granger Cause EX 43 7.49992 0.00180 EX does not Granger Cause CPI 0.31801 0.72951 CPI does not Granger Cause ER 43 1.99002 0.15069 ER does not Granger Cause CPI 1.46469 0.24390

6.1.в. Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 3 сарын хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна. Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/21/09 Time: 22:02 Sample: 2006:01 2009:09 Lags: 3 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 42 0.09541 0.96207 TOP20 does not Granger Cause PSL 3.45011 0.02684 M2 does not Granger Cause TOP20 42 1.17291 0.33399 TOP20 does not Granger Cause M2 0.03864 0.98968 LR does not Granger Cause TOP20 42 0.13959 0.93563 TOP20 does not Granger Cause LR 2.03415 0.12696 IP does not Granger Cause TOP20 42 0.44299 0.72374 TOP20 does not Granger Cause IP 2.86737 0.05037 I does not Granger Cause TOP20 42 2.22258 0.10281 TOP20 does not Granger Cause I 1.44477 0.24640 EX does not Granger Cause TOP20 42 0.83323 0.48470 TOP20 does not Granger Cause EX 1.37800 0.26558 ER does not Granger Cause TOP20 42 0.28734 0.83421 TOP20 does not Granger Cause ER 0.41960 0.74006 CPI does not Granger Cause TOP20 42 4.25233 0.01158 TOP20 does not Granger Cause CPI 3.30430 0.03137 M2 does not Granger Cause PSL 42 1.71090 0.18262 PSL does not Granger Cause M2 0.20606 0.89151 LR does not Granger Cause PSL 42 3.11206 0.03860 PSL does not Granger Cause LR 1.32627 0.28143


41

IP does not Granger Cause PSL 42 0.16193 0.92124 PSL does not Granger Cause IP 2.49133 0.07622 I does not Granger Cause PSL 42 1.40648 0.25722 PSL does not Granger Cause I 2.14166 0.11254 EX does not Granger Cause PSL 42 3.66917 0.02127 PSL does not Granger Cause EX 5.23765 0.00431 ER does not Granger Cause PSL 42 2.43374 0.08125 PSL does not Granger Cause ER 3.41526 0.02785 CPI does not Granger Cause PSL 42 2.71995 0.05922 PSL does not Granger Cause CPI 0.75931 0.52453 LR does not Granger Cause M2 42 1.26957 0.29986 M2 does not Granger Cause LR 1.36176 0.27046 IP does not Granger Cause M2 42 2.49236 0.07614 M2 does not Granger Cause IP 2.40370 0.08401 I does not Granger Cause M2 42 0.34951 0.78972 M2 does not Granger Cause I 1.23927 0.31018 EX does not Granger Cause M2 42 2.75580 0.05693 M2 does not Granger Cause EX 5.60864 0.00301 ER does not Granger Cause M2 42 0.63816 0.59552 M2 does not Granger Cause ER 3.98068 0.01534 CPI does not Granger Cause M2 42 1.60753 0.20517 M2 does not Granger Cause CPI 1.68668 0.18767 IP does not Granger Cause LR 42 0.92764 0.43762 LR does not Granger Cause IP 0.94988 0.42714 I does not Granger Cause LR 42 0.49991 0.68477 LR does not Granger Cause I 0.69518 0.56123 EX does not Granger Cause LR 42 0.89593 0.45296 LR does not Granger Cause EX 0.67358 0.57404 ER does not Granger Cause LR 42 0.88683 0.45745 LR does not Granger Cause ER 0.60763 0.61450 CPI does not Granger Cause LR 42 0.25032 0.86056 LR does not Granger Cause CPI 0.95379 0.42531 I does not Granger Cause IP 42 1.77585 0.16974 IP does not Granger Cause I 0.38840 0.76204 EX does not Granger Cause IP 42 1.73902 0.17693 IP does not Granger Cause EX 3.33557 0.03033 ER does not Granger Cause IP 42 0.34173 0.79528 IP does not Granger Cause ER 0.89354 0.45414 CPI does not Granger Cause IP 42 2.41758 0.08273 IP does not Granger Cause CPI 1.61924 0.20248 EX does not Granger Cause I 42 2.09246 0.11892 I does not Granger Cause EX 1.24885 0.30689 ER does not Granger Cause I 42 0.49149 0.69047 I does not Granger Cause ER 2.66219 0.06310 CPI does not Granger Cause I 42 2.14028 0.11272 I does not Granger Cause CPI 0.11795 0.94897 ER does not Granger Cause EX 42 0.37884 0.76882 EX does not Granger Cause ER 22.0443 3.4E-08 CPI does not Granger Cause EX 42 4.48551 0.00913 EX does not Granger Cause CPI 0.26585 0.84953 CPI does not Granger Cause ER 42 2.16397 0.10977 ER does not Granger Cause CPI 1.10695 0.35935


42

6.1.г. Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 4 сарын хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна. Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/21/09 Time: 22:03 Sample: 2006:01 2009:09 Lags: 4 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 41 0.13444 0.96849 TOP20 does not Granger Cause PSL 2.26728 0.08367 M2 does not Granger Cause TOP20 41 1.19606 0.33152 TOP20 does not Granger Cause M2 0.45916 0.76505 LR does not Granger Cause TOP20 41 0.56801 0.68767 TOP20 does not Granger Cause LR 1.56943 0.20628 IP does not Granger Cause TOP20 41 0.98302 0.43068 TOP20 does not Granger Cause IP 2.25472 0.08503 I does not Granger Cause TOP20 41 1.31946 0.28386 TOP20 does not Granger Cause I 2.23995 0.08667 EX does not Granger Cause TOP20 41 0.43206 0.78439 TOP20 does not Granger Cause EX 1.27168 0.30151 ER does not Granger Cause TOP20 41 0.22280 0.92370 TOP20 does not Granger Cause ER 0.82380 0.51977 CPI does not Granger Cause TOP20 41 1.94009 0.12776 TOP20 does not Granger Cause CPI 2.33699 0.07648 M2 does not Granger Cause PSL 41 1.73041 0.16760 PSL does not Granger Cause M2 0.45807 0.76583 LR does not Granger Cause PSL 41 2.32790 0.07738 PSL does not Granger Cause LR 1.27738 0.29936 IP does not Granger Cause PSL 41 0.79911 0.53472 PSL does not Granger Cause IP 2.13249 0.09959 I does not Granger Cause PSL 41 1.04377 0.40011 PSL does not Granger Cause I 2.73649 0.04585 EX does not Granger Cause PSL 41 4.57344 0.00492 PSL does not Granger Cause EX 4.06053 0.00897 ER does not Granger Cause PSL 41 1.99001 0.11976 PSL does not Granger Cause ER 12.2427 3.8E-06 CPI does not Granger Cause PSL 41 2.15722 0.09645 PSL does not Granger Cause CPI 1.03704 0.40340 LR does not Granger Cause M2 41 0.94457 0.45100 M2 does not Granger Cause LR 0.67679 0.61304 IP does not Granger Cause M2 41 1.70605 0.17296 M2 does not Granger Cause IP 4.74517 0.00404 I does not Granger Cause M2 41 0.41084 0.79948 M2 does not Granger Cause I 2.54438 0.05859 EX does not Granger Cause M2 41 3.40054 0.01995 M2 does not Granger Cause EX 6.07465 0.00094 ER does not Granger Cause M2 41 0.49606 0.73869 M2 does not Granger Cause ER 3.27461 0.02332 CPI does not Granger Cause M2 41 1.28183 0.29768 M2 does not Granger Cause CPI 3.57689 0.01607 IP does not Granger Cause LR 41 0.58440 0.67619 LR does not Granger Cause IP 1.78088 0.15701


43

I does not Granger Cause LR 41 0.99217 0.42596 LR does not Granger Cause I 4.60167 0.00476 EX does not Granger Cause LR 41 0.60354 0.66288 LR does not Granger Cause EX 0.80580 0.53064 ER does not Granger Cause LR 41 0.83865 0.51091 LR does not Granger Cause ER 0.56346 0.69087 CPI does not Granger Cause LR 41 0.57134 0.68532 LR does not Granger Cause CPI 1.04903 0.39755 I does not Granger Cause IP 41 1.59543 0.19949 IP does not Granger Cause I 0.28358 0.88644 EX does not Granger Cause IP 41 2.48694 0.06307 IP does not Granger Cause EX 2.59157 0.05516 ER does not Granger Cause IP 41 0.71212 0.58974 IP does not Granger Cause ER 0.66612 0.62018 CPI does not Granger Cause IP 41 1.84402 0.14469 IP does not Granger Cause CPI 1.00635 0.41872 EX does not Granger Cause I 41 3.20305 0.02548 I does not Granger Cause EX 1.00467 0.41957 ER does not Granger Cause I 41 3.31576 0.02216 I does not Granger Cause ER 1.87910 0.13826 CPI does not Granger Cause I 41 1.82889 0.14755 I does not Granger Cause CPI 0.63586 0.64066 ER does not Granger Cause EX 41 0.18132 0.94641 EX does not Granger Cause ER 17.1938 1.3E-07 CPI does not Granger Cause EX 41 3.84763 0.01157 EX does not Granger Cause CPI 0.29597 0.87840 CPI does not Granger Cause ER 41 2.86493 0.03896 ER does not Granger Cause CPI 0.37769 0.82284

6.2.а Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 1 жилийн хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна. Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/22/09 Time: 08:03 Sample: 1998 2008 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 10 4.94874 0.06146 TOP20 does not Granger Cause PSL 1.61017 0.24503 M2 does not Granger Cause TOP20 10 7.75288 0.02713 TOP20 does not Granger Cause M2 27.3687 0.00121 LR does not Granger Cause TOP20 10 2.93501 0.13040 TOP20 does not Granger Cause LR 0.01807 0.89686 IP does not Granger Cause TOP20 10 0.68354 0.43564 TOP20 does not Granger Cause IP 1.07681 0.33392 I does not Granger Cause TOP20 10 1.17132 0.31500 TOP20 does not Granger Cause I 2.37261 0.16738 GDP does not Granger Cause TOP20 10 1.10675 0.32774 TOP20 does not Granger Cause GDP 0.00460 0.94783 EX does not Granger Cause TOP20 10 143.450 6.4E-06 TOP20 does not Granger Cause EX 37.3304 0.00049 ER does not Granger Cause TOP20 10 0.39716 0.54857 TOP20 does not Granger Cause ER 2.69294 0.14480


44

CPI does not Granger Cause TOP20 10 0.24508 0.63572 TOP20 does not Granger Cause CPI 6.93174 0.03377 M2 does not Granger Cause PSL 10 8.68906 0.02148 PSL does not Granger Cause M2 5.19456 0.05671 LR does not Granger Cause PSL 10 1.02589 0.34485 PSL does not Granger Cause LR 2.09427 0.19111 IP does not Granger Cause PSL 10 0.38479 0.55470 PSL does not Granger Cause IP 1.01393 0.34749 I does not Granger Cause PSL 10 1.36571 0.28080 PSL does not Granger Cause I 1.35653 0.28229 GDP does not Granger Cause PSL 10 0.02960 0.86828 PSL does not Granger Cause GDP 0.91541 0.37055 EX does not Granger Cause PSL 10 38.3100 0.00045 PSL does not Granger Cause EX 9.83950 0.01645 ER does not Granger Cause PSL 10 0.12062 0.73857 PSL does not Granger Cause ER 3.96139 0.08685 CPI does not Granger Cause PSL 10 0.91049 0.37176 PSL does not Granger Cause CPI 8.83498 0.02074 LR does not Granger Cause M2 10 1.02698 0.34461 M2 does not Granger Cause LR 2.89218 0.13281 IP does not Granger Cause M2 10 0.20406 0.66513 M2 does not Granger Cause IP 1.34205 0.28466 I does not Granger Cause M2 10 0.96045 0.35972 M2 does not Granger Cause I 0.78890 0.40392 GDP does not Granger Cause M2 10 0.60580 0.46187 M2 does not Granger Cause GDP 0.62498 0.45515 EX does not Granger Cause M2 10 37.3543 0.00049 M2 does not Granger Cause EX 9.00440 0.01992 ER does not Granger Cause M2 10 0.82630 0.39356 M2 does not Granger Cause ER 2.63667 0.14845 CPI does not Granger Cause M2 10 2.79705 0.13836 M2 does not Granger Cause CPI 8.16239 0.02444 IP does not Granger Cause LR 10 0.00701 0.93563 LR does not Granger Cause IP 0.43971 0.52849 I does not Granger Cause LR 10 0.00422 0.95005 LR does not Granger Cause I 0.31971 0.58944 GDP does not Granger Cause LR 10 2.13896 0.18700 LR does not Granger Cause GDP 0.94823 0.36261 EX does not Granger Cause LR 10 1.31173 0.28973 LR does not Granger Cause EX 3.05074 0.12420 ER does not Granger Cause LR 10 0.01165 0.91708 LR does not Granger Cause ER 2.10068 0.19051 CPI does not Granger Cause LR 10 0.00632 0.93886 LR does not Granger Cause CPI 3.93798 0.08761 I does not Granger Cause IP 10 1.59770 0.24669 IP does not Granger Cause I 3.01930 0.12585 GDP does not Granger Cause IP 10 0.02979 0.86786 IP does not Granger Cause GDP 0.02610 0.87622 EX does not Granger Cause IP 10 0.32391 0.58706 IP does not Granger Cause EX 6.84103 0.03463 ER does not Granger Cause IP 10 0.00801 0.93120 IP does not Granger Cause ER 0.39128 0.55147


45

CPI does not Granger Cause IP 10 0.64845 0.44715 IP does not Granger Cause CPI 2.93547 0.13038 GDP does not Granger Cause I 10 0.01758 0.89825 I does not Granger Cause GDP 1.17377 0.31453 EX does not Granger Cause I 10 0.83576 0.39101 I does not Granger Cause EX 0.05849 0.81584 ER does not Granger Cause I 10 0.23849 0.64022 I does not Granger Cause ER 6.63329 0.03671 CPI does not Granger Cause I 10 0.23481 0.64277 I does not Granger Cause CPI 0.08413 0.78019 EX does not Granger Cause GDP 10 0.43511 0.53059 GDP does not Granger Cause EX 1.48567 0.26237 ER does not Granger Cause GDP 10 1.08507 0.33220 GDP does not Granger Cause ER 6.23408 0.04118 CPI does not Granger Cause GDP 10 3.18205 0.11763 GDP does not Granger Cause CPI 3.43286 0.10633 ER does not Granger Cause EX 10 0.03367 0.85962 EX does not Granger Cause ER 1.21103 0.30753 CPI does not Granger Cause EX 10 1.60764 0.24537 EX does not Granger Cause CPI 0.07441 0.79289 CPI does not Granger Cause ER 10 0.03550 0.85589 ER does not Granger Cause CPI 0.00093 0.97651

6.2.б Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 2 жилийн хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна. Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/22/09 Time: 08:04 Sample: 1998 2008 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 9 1.31864 0.36320 TOP20 does not Granger Cause PSL 0.17215 0.84777 M2 does not Granger Cause TOP20 9 1.97329 0.25337 TOP20 does not Granger Cause M2 1.56559 0.31463 LR does not Granger Cause TOP20 9 0.90750 0.47318 TOP20 does not Granger Cause LR 0.24481 0.79378 IP does not Granger Cause TOP20 9 81.2700 0.00058 TOP20 does not Granger Cause IP 5.17204 0.07776 I does not Granger Cause TOP20 9 0.93870 0.46318 TOP20 does not Granger Cause I 0.80173 0.50957 GDP does not Granger Cause TOP20 9 0.34535 0.72718 TOP20 does not Granger Cause GDP 33.7138 0.00314 EX does not Granger Cause TOP20 9 58.4620 0.00109 TOP20 does not Granger Cause EX 0.27880 0.77027 ER does not Granger Cause TOP20 9 0.89238 0.47813 TOP20 does not Granger Cause ER 10.0194 0.02769 CPI does not Granger Cause TOP20 9 1.26106 0.37613 TOP20 does not Granger Cause CPI 3.07841 0.15510 M2 does not Granger Cause PSL 9 2.96931 0.16198 PSL does not Granger Cause M2 0.43898 0.67243 LR does not Granger Cause PSL 9 0.02854 0.97206 PSL does not Granger Cause LR 1.74729 0.28486


46

IP does not Granger Cause PSL 9 7.16959 0.04757 PSL does not Granger Cause IP 1.16162 0.40017 I does not Granger Cause PSL 9 2.56347 0.19207 PSL does not Granger Cause I 4.50304 0.09459 GDP does not Granger Cause PSL 9 5.45632 0.07195 PSL does not Granger Cause GDP 0.21343 0.81644 EX does not Granger Cause PSL 9 37.4693 0.00257 PSL does not Granger Cause EX 0.03081 0.96988 ER does not Granger Cause PSL 9 7.50146 0.04431 PSL does not Granger Cause ER 0.87628 0.48350 CPI does not Granger Cause PSL 9 3.06961 0.15564 PSL does not Granger Cause CPI 4.26798 0.10181 LR does not Granger Cause M2 9 0.06068 0.94197 M2 does not Granger Cause LR 1.50052 0.32643 IP does not Granger Cause M2 9 40.7404 0.00219 M2 does not Granger Cause IP 0.81213 0.50581 I does not Granger Cause M2 9 1.43314 0.33937 M2 does not Granger Cause I 6.42778 0.05632 GDP does not Granger Cause M2 9 0.48843 0.64596 M2 does not Granger Cause GDP 0.14506 0.86933 EX does not Granger Cause M2 9 6.68240 0.05306 M2 does not Granger Cause EX 0.02033 0.97998 ER does not Granger Cause M2 9 0.66757 0.56212 M2 does not Granger Cause ER 1.05568 0.42839 CPI does not Granger Cause M2 9 5.52125 0.07071 M2 does not Granger Cause CPI 5.09308 0.07950 IP does not Granger Cause LR 9 0.54059 0.61971 LR does not Granger Cause IP 0.16872 0.85046 I does not Granger Cause LR 9 0.09203 0.91395 LR does not Granger Cause I 0.14819 0.86679 GDP does not Granger Cause LR 9 0.48196 0.64934 LR does not Granger Cause GDP 0.88826 0.47950 EX does not Granger Cause LR 9 0.42737 0.67887 LR does not Granger Cause EX 0.04179 0.95948 ER does not Granger Cause LR 9 0.05657 0.94574 LR does not Granger Cause ER 0.51862 0.63057 CPI does not Granger Cause LR 9 0.06635 0.93681 LR does not Granger Cause CPI 7.31983 0.04605 I does not Granger Cause IP 9 5.85197 0.06488 IP does not Granger Cause I 1.16649 0.39894 GDP does not Granger Cause IP 9 5.54186 0.07032 IP does not Granger Cause GDP 0.48271 0.64895 EX does not Granger Cause IP 9 1.87505 0.26638 IP does not Granger Cause EX 1.53365 0.32034 ER does not Granger Cause IP 9 0.02169 0.97866 IP does not Granger Cause ER 3.66377 0.12470 CPI does not Granger Cause IP 9 3.23980 0.14569 IP does not Granger Cause CPI 2.18441 0.22845 GDP does not Granger Cause I 9 0.06995 0.93355 I does not Granger Cause GDP 1.21437 0.38714 EX does not Granger Cause I 9 0.98526 0.44884 I does not Granger Cause EX 5.65427 0.06827


47

ER does not Granger Cause I 9 31.9946 0.00346 I does not Granger Cause ER 77.0770 0.00064 CPI does not Granger Cause I 9 3.83755 0.11738 I does not Granger Cause CPI 1.35493 0.35538 EX does not Granger Cause GDP 9 0.11375 0.89527 GDP does not Granger Cause EX 2.30587 0.21574 ER does not Granger Cause GDP 9 1.41664 0.34266 GDP does not Granger Cause ER 4.30121 0.10074 CPI does not Granger Cause GDP 9 2.73515 0.17840 GDP does not Granger Cause CPI 1.02935 0.43587 ER does not Granger Cause EX 9 0.18638 0.83677 EX does not Granger Cause ER 1.14649 0.40402 CPI does not Granger Cause EX 9 2.92860 0.16467 EX does not Granger Cause CPI 4.85376 0.08515 CPI does not Granger Cause ER 9 5.55977 0.06999 ER does not Granger Cause CPI 0.80768 0.50742

6.2.в Нөлөөлж эхлэх эхний хугацааны хоцрогдол: 3 жилийн хугацааны

хоцрогдолтойгоор нөлөөлөл илэрч байна. Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/22/09 Time: 08:05 Sample: 1998 2008 Lags: 3 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability PSL does not Granger Cause TOP20 8 52.6655 0.10087 TOP20 does not Granger Cause PSL 296.266 0.04268 M2 does not Granger Cause TOP20 8 1804.68 0.01730 TOP20 does not Granger Cause M2 35.1339 0.12324 LR does not Granger Cause TOP20 8 3.07228 0.39174 TOP20 does not Granger Cause LR 3.45064 0.37227 IP does not Granger Cause TOP20 8 150.132 0.05991 TOP20 does not Granger Cause IP 5.46979 0.30221 I does not Granger Cause TOP20 8 40.5268 0.11484 TOP20 does not Granger Cause I 1.40768 0.53879 GDP does not Granger Cause TOP20 8 38.5977 0.11765 TOP20 does not Granger Cause GDP 7.18259 0.26614 EX does not Granger Cause TOP20 8 76025.6 0.00267 TOP20 does not Granger Cause EX 0.14253 0.92292 ER does not Granger Cause TOP20 8 19437.4 0.00527 TOP20 does not Granger Cause ER 42.7754 0.11182 CPI does not Granger Cause TOP20 8 1.63280 0.50904 TOP20 does not Granger Cause CPI 0.37228 0.80024 M2 does not Granger Cause PSL 8 3.71771 0.36016 PSL does not Granger Cause M2 0.22756 0.87299 LR does not Granger Cause PSL 8 0.28986 0.83976 PSL does not Granger Cause LR 1.61708 0.51096 IP does not Granger Cause PSL 8 245.920 0.04683 PSL does not Granger Cause IP 2413.25 0.01496 I does not Granger Cause PSL 8 4.58781 0.32759 PSL does not Granger Cause I 1.59985 0.51309 GDP does not Granger Cause PSL 8 6.69553 0.27507 PSL does not Granger Cause GDP 0.04286 0.98308


48

EX does not Granger Cause PSL 8 15.5171 0.18399 PSL does not Granger Cause EX 0.59920 0.71307 ER does not Granger Cause PSL 8 5.30378 0.30654 PSL does not Granger Cause ER 146.382 0.06067 CPI does not Granger Cause PSL 8 40.1596 0.11536 PSL does not Granger Cause CPI 0.62546 0.70463 LR does not Granger Cause M2 8 0.03445 0.98747 M2 does not Granger Cause LR 0.07662 0.96356 IP does not Granger Cause M2 8 1309.18 0.02031 M2 does not Granger Cause IP 8.06872 0.25192 I does not Granger Cause M2 8 7.45693 0.26148 M2 does not Granger Cause I 53.5211 0.10007 GDP does not Granger Cause M2 8 1.40607 0.53903 M2 does not Granger Cause GDP 0.12340 0.93471 EX does not Granger Cause M2 8 2.34403 0.43975 M2 does not Granger Cause EX 1.32298 0.55140 ER does not Granger Cause M2 8 3.78146 0.35744 M2 does not Granger Cause ER 15.4074 0.18463 CPI does not Granger Cause M2 8 18.0585 0.17089 M2 does not Granger Cause CPI 1.88494 0.48091 IP does not Granger Cause LR 8 0.17355 0.90416 LR does not Granger Cause IP 1.39595 0.54049 I does not Granger Cause LR 8 0.12573 0.93327 LR does not Granger Cause I 2719.77 0.01409 GDP does not Granger Cause LR 8 0.00906 0.99816 LR does not Granger Cause GDP 0.05662 0.97541 EX does not Granger Cause LR 8 0.82328 0.64910 LR does not Granger Cause EX 0.02703 0.99108 ER does not Granger Cause LR 8 6783.68 0.00892 LR does not Granger Cause ER 0.22534 0.87423 CPI does not Granger Cause LR 8 17.1508 0.17524 LR does not Granger Cause CPI 6.22081 0.28469 I does not Granger Cause IP 8 52.2801 0.10124 IP does not Granger Cause I 18.6581 0.16819 GDP does not Granger Cause IP 8 4.42920 0.33287 IP does not Granger Cause GDP 1.12876 0.58398 EX does not Granger Cause IP 8 0.95953 0.61754 IP does not Granger Cause EX 1.58825 0.51454 ER does not Granger Cause IP 8 4.37041 0.33490 IP does not Granger Cause ER 3.21798 0.38389 CPI does not Granger Cause IP 8 4.26987 0.33844 IP does not Granger Cause CPI 2.40135 0.43532 GDP does not Granger Cause I 8 116.349 0.06802 I does not Granger Cause GDP 0.32936 0.82021 EX does not Granger Cause I 8 43.6599 0.11069 I does not Granger Cause EX 2.29474 0.44367 ER does not Granger Cause I 8 24.8141 0.14627 I does not Granger Cause ER 200.771 0.05182 CPI does not Granger Cause I 8 0.76633 0.66377 I does not Granger Cause CPI 1.09479 0.59028 EX does not Granger Cause GDP 8 3.03277 0.39395 GDP does not Granger Cause EX 24.2757 0.14785


49

ER does not Granger Cause GDP 8 0.48137 0.75485 GDP does not Granger Cause ER 1.66029 0.50573 CPI does not Granger Cause GDP 8 3.69127 0.36130 GDP does not Granger Cause CPI 0.38204 0.79588 ER does not Granger Cause EX 8 0.09603 0.95167 EX does not Granger Cause ER 3.23908 0.38279 CPI does not Granger Cause EX 8 0.18847 0.89534 EX does not Granger Cause CPI 5.83651 0.29326 CPI does not Granger Cause ER 8 0.86558 0.63880 ER does not Granger Cause CPI 0.14080 0.92398

Хавсралт 7. ТОР-20 индекс нөлөөлөх МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн үнэлгээ Dependent Variable: TOP20 Method: Least Squares Date: 11/21/09 Time: 22:36 Sample(adjusted): 2006:03 2009:09 Included observations: 43 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2585.209 3854.036 0.670780 0.5070

TOP20(-1) 0.909088 0.076353 11.90645 0.0000CPI(-1) -72.28228 42.66552 -1.694161 0.0997

I(-1) -142.4908 75.13831 -1.896380 0.0667EX(-1) 0.736631 0.900001 0.818478 0.4190M2(-2) 0.001508 0.001678 0.898794 0.3753

ER -2.744225 3.291164 -0.833816 0.4104IP -0.000484 0.002555 -0.189629 0.8508LR -35.08763 87.80961 -0.399588 0.6920PSL 0.001797 0.003313 0.542549 0.5911

R-squared 0.967772 Mean dependent var 5923.010Adjusted R-squared 0.958983 S.D. dependent var 3901.840S.E. of regression 790.2290 Akaike info criterion 16.38295Sum squared resid 20607240 Schwarz criterion 16.79253Log likelihood -342.2333 F-statistic 110.1065Durbin-Watson stat 1.178057 Prob(F-statistic) 0.000000Тэмдэглэл: Гранжер шалтгааны тестийн үр дүнгээр МЭЗ-ийн үзүүлэлтүүдийн ТОР-20 индекст нөлөөлөх байдлыг

харгалзан үнэлгээг хийлээ. Estimation Command: ===================== LS(W=) TOP20 C TOP20(-1) CPI(-1) I(-1) EX(-1) M2(-2) ER IP LR PSL Estimation Equation: ===================== TOP20 = C(1) + C(2)*TOP20(-1) + C(3)*CPI(-1) + C(4)*I(-1) + C(5)*EX(-1) + C(6)*M2(-2) + C(7)*ER + C(8)*IP + C(9)*LR + C(10)*PSL Substituted Coefficients: ===================== TOP20 = 2585.208575 + 0.9090875904*TOP20(-1) - 72.28227675*CPI(-1) - 142.4908292*I(-1) +

0.7366307908*EX(-1) + 0.001507747527*M2(-2) - 2.744224578*ER - 0.0004844535592*IP - 35.08762846*LR + 0.001797482179*PSL


50

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

0

5000

10000

15000

06:07 07:01 07:07 08:01 08:07 09:01 09:07

Residual Actual Fitted

Таамаглалын график

Үнэт цаасны зах зээл /Монгол улсын үнэт цаасны зах...

Technology