Tải bản đầy đủ
3 Phản ứng của tỷ giá

3 Phản ứng của tỷ giá

Tải bản đầy đủ

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

hình VECM lớn hơn mức độ biến động ban đầu của lãi suất, tương tự như phản ứng
của sản lượng trước cú sốc lãi suất trong mô hình VECM của sản lượng. Nếu chỉ
nhìn vào kết quả này, nhận xét ban đầu được đưa ra là tỷ giá phản ứng với cú sốc lãi
suất mạnh hơn CPI và yếu hơn sản lượng. Tuy nhiên chúng tôi chưa thể dựa trên kết
quả này để đưa ra kết luận mà còn phải căn cứ vào hàm phản ứng đẩy và phân rã
phương sai Cholesky để có những nhận định chính xác hơn. Tương tự như mô hình
phản ứng của sản lượng và CPI, phản ứng của tỷ giá trước cú sốc cung tiền không
thể đo lường bằng kết quả từ mô hình VECM 3 biến. Ở một khía cạnh khác, tăng
trưởng sản lượng công nghiệp tại Hoa Kỳ có tác động ngược chiều lên biến động
tăng của tỷ giá thực VND/USD. Cụ thể, khi sản lượng Hoa Kỳ tăng 1% sẽ làm cho
biến động tăng của tỷ giá thực VND/USD giảm đi 0.01%, tác động gây ra không
đáng kể.
Bảng 4.5: Kết quả mô hình VECM 3 biến: lãi suất, M2 và tỷ giá
Vector Error Correction Estimates
Sample (adjusted): 2002M03 2010M12
Included observations: 106 after adjustments
t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:
CointEq1
LAISUATVN(-1)
1
M2(-1)
0
TYGIA(-1)
-1.5998
[-6.58869]*
Error Correction:
D(LAISUATVN)
CointEq1
-0.380047
[-4.60260]

CointEq2
0
1
-6.926518
[-8.81087]*
D(M2)
0.023555
[ 1.02542]

D(TYGIA)
-0.037112
[-2.09472]

0.076957
[ 2.16831]

0.017482
[ 1.77056]

0.012359
[ 1.62287]







SANLUONGUS

-0.101524
[-4.07068]

-0.005161
[-0.74381]

-0.013259
[-2.47773]*

LAISUATUS

0.017637
[ 2.37408]

-0.000878
[-0.42487]
909.7956
-14.95841
-12.01857

0.001197
[ 0.75077]

CointEq2


Log likelihood
Akaike information criterion
Schwarz criterion

Bước tiếp theo trong quá trình phân tích phản ứng của tỷ giá là xây dựng mô
hình phản ứng đẩy của tỷ giá trước mỗi cú sốc.
28

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Hình 4.3: Phản ứng đẩy của tỷ giá dưới tác động của lãi suất và M2

Tỷ giá tăng khoảng hơn 0.1% so với trạng thái ban đầu ngay sau cú sốc lãi
suất rồi giảm nhẹ trong 4 tháng tiếp theo. Từ tháng thứ 4 sau cú sốc, tỷ giá tăng
mạnh và đạt đỉnh vào khoảng tháng thứ 6 với mức tăng gần 0.34% so với trạng thái
cân bằng ban đầu. Từ đây, tỷ giá bước vào một đợt sụt giảm mạnh trong 4 tháng
liền, giảm xuống còn gần -0.3% so với trạng thái ban đầu sau đó dao động tăng
giảm nhẹ nhưng đều thấp hơn trạng thái ban đầu cho đến hết tháng 25 sau cú sốc.
Tỷ giá giảm nhẹ trong 4 tháng đầu có thể do tác động bán ròng ngoại tệ, chuyển
sang nội tệ và gửi tiền nhận lãi cao của nhà đầu tư. Trong khi đó, lý thuyết ngang
giá lãi suất không phòng ngừa UIP cho rằng khi lãi suất trong nước cao hơn nước
ngoài thì tỷ giá sẽ tăng để bù đắp phần chênh lệch, phù hợp với biến động từ tháng
thứ 4 đến tháng thứ 6 của tỷ giá. Tỷ giá giảm từ tháng thử 6 trở đi và duy trì mức
thấp hơn trạng thái ban đầu có thể giải thích bằng lý thuyết ngang giá sức mua: tỷ
giá giảm do lạm phát hạ nhiệt, phù hợp với kết quả thực nghiệm trong các lý thuyết
của Dornbusch (1976), Sim (1992) và Binder, Chen, Zhang (2010). Tuy nhiên, cần
chú ý rằng NHTW Việt Nam vẫn kiểm soát một phần biến động tỷ giá nên những
phản ứng quan sát được cũng có thể là chủ ý của nhà tạo lập chính sách để theo đuổi
mục tiêu giảm lạm phát hay hỗ trợ nhập khẩu.
Trong khi đó, cú sốc cung tiền làm tỷ giá sụt giảm ngay -0.25% so với trạng thái
cân bằng ban đầu. Tuy nhiên, tỷ giá chỉ mất 2 tháng để trở về trạng thái ban đầu và
tăng mạnh từ tháng thứ 5 trở đi cho đến tháng thứ 15 sau cú sốc, đạt đỉnh tại mức

29

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

tăng hơn 0.85% so với mức cân bằng ban đầu. Từ tháng thứ 15, tỷ giá có dấu hiệu
giảm dần và kết thúc với mức tăng khoảng 0.4% so với mức cân bằng ban đầu vào
tháng thứ 25 sau cú sốc cung tiền. Sự gia tăng của tỷ giá được lý giải như một phần
chính sách nới lỏng tiền tệ và gia tăng dự trữ ngoại hối. Tỷ giá giảm sau tháng thứ
15 có thể xem là một sự điều chỉnh cho phù hợp với mức cân bằng dài hạn.
Chúng tôi tiếp tục phân tích với mô hình phân rã phương sai của biến tỷ giá.
Bảng 4.6: Phân rã phương sai biến tỷ giá
Period
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

S.E.
0.044619
0.061504
0.07321
0.082791
0.091959
0.097735
0.100991
0.102799
0.105025
0.107933
0.110423
0.11263
0.116137
0.120789
0.124558
0.128013
0.13143
0.133834
0.134953
0.135633
0.136097
0.136335
0.136764
0.137779
0.138833

LAISUATVN
1.51107
1.276289
1.295385
0.957673
0.866746
3.153166
3.145964
2.971149
2.963343
3.961892
4.643444
4.811404
4.82783
5.503977
5.571596
5.822223
5.986084
6.377444
6.972672
7.723872
8.386853
8.704994
8.819875
8.674802
8.530192

M2
7.342672
6.820829
5.006295
3.710425
3.088443
2.786716
2.40414
2.276586
2.757907
2.917737
5.504958
9.378106
13.57044
18.32709
23.82749
28.23317
31.7091
34.71005
37.08543
39.17626
40.43993
41.13072
41.21363
41.32918
41.51046

TYGIA
91.14626
91.90288
93.69832
95.3319
96.04481
94.06012
94.4499
94.75226
94.27875
93.12037
89.8516
85.81049
81.60173
76.16893
70.60091
65.94461
62.30482
58.9125
55.9419
53.09986
51.17322
50.16429
49.9665
49.99602
49.95935

Kết quả phân rã phương sai Cholesky cho thấy đóng góp khá lớn của cung tiền
vào biến động của tỷ giá. Sau những đóng góp tương đối khoảng 5%-7% trong 3
tháng đầu tiên thì từ tháng thứ 4 đến tháng thứ 10 đóng góp của cung tiền hầu như
không đáng kể, chỉ ở mức khoảng 2%-3%. Từ tháng thứ 13 sau cú sốc, mức đóng
góp của cung tiền tăng vọt với hơn 23% vào tháng thứ 15, đặc biệt từ tháng thứ 22
đến tháng 25 là hơn 41%. Đây là giai đoạn tỷ giá có mức tăng lớn nhất so với trạng
thái cân bằng ban đầu, phần nào cho thấy độ trễ trong tác động của cung tiền đến tỷ
30

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

giá. So với mức đóng góp của cung tiền, đóng góp của lãi suất vào biến động tỷ giá
không nhiều, tuy có tăng đều đặn qua từng tháng nhưng mức cao nhất cũng chỉ đạt
hơn 8% vào tháng quan sát cuối cùng. Từ tháng 20-25 sau cú sốc, khoảng 50% biến
động của tỷ giá do biến động của lãi suất và cung tiền gây ra, cho thấy mức độ hiệu
quả của hai công cụ này khi tác động lên tỷ giá khá tốt, có thể xem là hiệu quả nhất
trong 3 biến vĩ mô nghiên cứu.
Mô hình VECM 2 biến, lãi suất-tỷ giá và cung tiền-tỷ giá, được xây dựng để
kiểm định tác động độc lập của mỗi cú sốc tương tự như hai phần trên. Kết quả mô
hình VECM 2 biến và mô hình phản ứng đẩy được thể hiện trong các bảng 2.5, 2.6
và hình 2.3 của phụ lục 2. Các kết quả này không có gì khác biệt so với kết quả
phân tích mô hình VECM 3 biến và phản ứng đẩy ở trên.
Từ kết quả phân tích phản ứng của tỷ giá có thể đưa ra kết luận: cú sốc cung tiền
là một công cụ hiệu quả để điều chỉnh tỷ giá, tuy mức độ phản ứng không thể xác
định bằng mô hình VECM và có một độ trễ nhất định. Cú sốc lãi suất cũng có tác
động nhất định lên tỷ giá, dù mức độ ảnh hưởng không lớn bằng cú sốc cung tiền.
Khi mức độ thả nổi tỷ giá ngày càng cao, việc sử dụng các công cụ chính sách tiền
tệ để điều tiết tỷ giá trở nên quan trọng hơn, kết quả nghiên cứu này rất hữu ích cho
nhà điều hành chính sách tỷ giá.

31

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

4. Kết luận
Qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ,
chúng tôi nhận thấy: lạm phát và tỷ giá là hai biến chịu tác động rõ rệt nhất từ các
cú sốc này. Phản ứng của biến sản lượng trước tác động của cú sốc lãi suất và cú
sốc cung tiền không rõ rệt, phần lớn phản ứng của sản lượng không do các cú sốc
chính sách tiền tệ tạo ra.
Nghiên cứu đã giới thiệu một hướng đi khá mới mẻ cho các nghiên cứu thực
nghiệm về tác động của cú sốc chính sách tiền tệ. Nghiên cứu giúp cho các nhà điều
hành chính sách đánh giá được tính hiệu quả của từng công cụ chính sách tiền tệ khi
được vận dụng để tác động lên các biến vĩ mô. Từ kết quả nghiên cứu, chúng tôi
nhận thấy: cú sốc lãi suất đem lại hiệu quả cao nhất khi tác động lên lạm phát, ảnh
hưởng tương đối đến tỷ giá nhưng gần như không gây ra biến động gì trong sản
lượng. Trong khi đó, cú sốc cung tiền M2 có tác động điều chỉnh tỷ giá hiệu quả
nhất, làm cho lạm phát thay đổi ít nhiều và hầu như chỉ gây một chút ảnh hưởng đến
sản lượng. Tuy nhiên, cần cân nhắc khi sử dụng hai công cụ này vì chúng sẽ có một
độ trễ nhất định trước khi tác động đến các biến vĩ mô cần can thiệp.
Về ưu điểm, việc sử dụng mô hình VECM là một điểm mới của nghiên cứu khi
phát hiện ra các chuỗi dữ liệu gốc đều không dừng và chỉ dừng sau khi lấy sai phân
bậc nhất. Từ đặc điểm này của dữ liệu, việc sử dụng mô hình VECM có thêm ưu
điểm giúp chúng tôi đánh giá được phản ứng của chuỗi dữ liệu gốc thay vì chỉ đánh
giá dựa trên phản ứng của các chuỗi đã lấy sai phân bậc nhất trong trường hợp áp
dụng mô hình VAR. Bên cạnh những ưu điểm, nghiên cứu còn có một số nhược
điểm như: trước hết, chuỗi lạm phát được tính theo năm gốc 2005 chưa đồng bộ với
các chuỗi dữ liệu khác do chuỗi dữ liệu theo năm chứa giá trị âm và không thể lấy
log. Thứ hai, nghiên cứu chưa quan tâm đến vai trò công cụ điều hành chính sách
tiền tệ của tỷ giá mà chỉ dừng lại ở việc xem tỷ giá là một biến chịu tác động của cú
sốc chính sách tiền tệ. Cuối cùng, việc lựa chọn lãi suất cho vay danh nghĩa cũng
chưa hoàn toàn phù hợp khi biến này cũng có thể chịu một số tác động từ các biến

32

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

động chính sách tiền tệ thay vì chỉ hoàn toàn là một biến gây tác động, tuy nhiên vai
trò điều hành chính sách của lãi suất cơ bản không được thể hiện nên chúng tôi buộc
phải lựa chọn lãi suất cho vay danh nghĩa. Ngoài ra, với nghiên cứu này chúng tôi
đã tìm ra công cụ tương đối hiệu quả để tác động đến lạm phát và tỷ giá nhưng vẫn
chưa tìm ra công cụ thích hợp cho sản lượng. Nghiên cứu phản ứng của sản lượng
cần được mở rộng thêm với nhiều yếu tác động khác nhau để tìm ra yếu tố thích
hợp có thể trở thành công cụ điều chỉnh sản lượng hiệu quả. Đây có thể xem là một
hướng nghiên cứu tiếp theo cho các nhà kinh tế học trên con đường tìm kiếm các
công cụ điều hành kinh tế vĩ mô một cách hiệu quả.

33

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt:
1. Frederic S.Mishkin, 1992. Tiền tệ, ngân hàng và thị trường tài chính. Dịch từ
tiếng Anh. Người dịch: Nguyễn Quang Cư và PTS Nguyễn Đức Dy, 2001. Hà
Nội: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.
2. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Hữu Tuấn, 2012. Cơ chế truyền dẫn chính sách
tiền tệ ở Việt Nam tiếp cận theo mô hình SVAR. Tạp chí Phát triển và Hội
nhập, số 10 (20), tháng 05-06/2013, trang 8-16.
3. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Ngọc Định, 2012. Tài chính quốc tế. TP.Hồ Chí
Minh: Nhà xuất bản Kinh Tế.
Danh mục tài liệu tiếng Anh
1. Christopher A.Sims, 1992. Interpreting the macroeconomic time series facts.
The effects of monetary policy. European Economic Review, 36: pp.975-1011.
2. Fadli Fizari Aby Hasan Asari, Nurul Syuhada Baharuddin, Nurmadihah
Jusoh, Zuraida Mohamad, Norazidah Shamsudin and Kamaruzaman Jusoff,
2011. A Vector Error Correction Model (VECM) Approach in Explaining the
Relationship between Interest Rate and Inflation toward Exchange Rate
Volatility in Malaysia. World Applied Sciences Journal, 12: pp.49-56.
3. Filippo Occhino, 2008. Market segmentation and the response of the real
interest rate to monetary policy shocks. Macroeconomic Dynamics, 12: pp.591618.
4. Harald Uhlig, 2004. What are the effects of monetary policy on output?
Results from an agnostic identification procedure. Journal of Monetary
Economics, 52: pp.381-419.
5. Hui Boon Tan and Ahmad Zubaidi Baharumshah, 1999. Dynamic causal
chain of money, output, interest rate and prices in Malaysia: Eviden based on

34

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

Vector Error Correction modeling analysis. International Economic Journal, 13
(1): pp. 103-120.
6. Jon Faust, John H.Rogers, Eric Swanson and Jonathan H.Wright, 2002.
Identifying the effects of monetary policy shocks on exchange rates using high
frequency data. NBER/EEA International Seminar on Macroeconomics,
Working Paper Series, No.167. European Central Bank, 5-6 June 2012.
7. John H.Roger, 1998. Monetary shocks and real exchange rates. International
Finance

Discussion

Paper,

Number

612.

Available

at:

[Accessed 10
March 2013].
8. Kyungho Jang and Masao Ogaki, 2003. The Effects of Japanese Monetary
Policy Shocks on Exchange Rates: A Structural Vector Error Correction Model
Approach. Monetary and Economic Studies, February 2003. Available at:


[Accessed

10 March 2013].
9. Lawrence J.Christiano, Martin Eichenbaum and Charles L.Evans, 1998.
Monetary policy shocks: What have we learned and to what end?. National
Bureau of Economic Research Working Paper Series, No.6400. Available at:
[Accessed 10 March 2013].
10. Martin Eichenbaum and Charles Evans, 1993. Some empircial evidence on
the effects of monetary policy shocks on exchange rates. National Bureau of
Economic

Research

Working

Paper

Series,

No.4271.

Available

at:

[Accessed 10 March 2013]
11. Matt Klaeffing, 2003. Monetary policy shocks-A nonfundamental look at
the data. European Central Bank Working Paper Series, No.228. Available at:

2013].

35

[Accessed

22

March

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

12. Micheal Binder, Qianying Chen and Xuan Zhang, 2010. On the Effects of
Monetary Policy Shocks on Exchange Rates. CESifo Working Paper, No.3162.
Available

at:


papers/CESifoWP.html> [Accessed 22 March 2013].
13. Rudiger Dornbusch, 1976. Exchange Rate Expectation and Monetary
Policy. Journal of international economics, 6 (3): pp.231-244

36

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

PHỤ LỤC 1
Bảng 1.1 Chuỗi dữ liệu nghiên cứu:
Thời
điểm

US Federal
funds effective
rate
in USD, (R*)

US Industrial
Production (USD)
Seasonal
adjustment

VN Industrial
Production (USD)
Seasonal
adjustment

VN Real
Effective
Exchange
Rate
(VND/USD)

VN CPI
2005=
100%

VN M2

VN
Lending
Interest
Rate
monthly

2000-01

5.45

206,756,547,757

1,817,279,789

0.90

81.033

145,469.90

0.90

2000-02

5.73

207,511,784,144

1,816,447,515

0.91

82.308

145,469.90

0.90

2000-03

5.85

208,343,336,771

1,812,948,117

0.89

81.369

160,758.80

0.90

2000-04

6.02

209,637,315,995

1,813,442,820

0.88

80.765

160,758.80

0.90

2000-05

6.27

209,928,993,497

1,813,918,759

0.87

80.295

160,758.80

0.90

2000-06

6.53

210,104,271,746

1,814,400,971

0.86

79.893

168,406.50

0.90

2000-07

6.54

209,606,064,835

1,815,025,909

0.86

79.423

168,406.50

0.90

2000-08

6.5

209,064,604,505

1,815,816,765

0.86

79.490

168,406.50

0.85

2000-09

6.52

210,059,206,667

1,816,689,921

0.85

79.356

179,576.70

0.85

2000-10

6.51

209,118,048,519

1,817,677,687

0.83

79.423

179,576.70

0.85

2000-11

6.51

209,112,160,619

1,814,815,898

0.84

80.161

179,576.70

0.85

2000-12

6.4

208,445,242,730

1,814,476,640

0.83

80.228

196,994.00

0.85

2001-01

5.98

206,962,171,337

1,771,294,457

0.83

80.429

208,379.40

0.89

2001-02

5.49

205,669,324,401

1,770,623,823

0.83

80.765

209,841.80

0.90

2001-03

5.31

205,070,570,276

1,767,739,404

0.82

80.161

216,185.90

0.88

2001-04

4.8

204,536,130,134

1,768,535,996

0.81

79.759

217,302.80

0.79

2001-05

4.21

203,015,466,765

1,769,158,410

0.80

79.624

219,492.10

0.80

2001-06

3.97

201,723,752,117

1,769,713,743

0.79

79.624

226,932.90

0.75

2001-07

3.77

200,809,089,519

1,770,392,531

0.79

79.490

231,262.50

0.75

2001-08

3.65

200,299,559,723

1,771,187,954

0.78

79.490

233,225.60

0.75

2001-09

3.07

199,625,621,646

1,771,940,183

0.78

79.893

235,254.00

0.75

2001-10

2.49

198,610,411,834

1,772,707,526

0.79

79.759

239,742.00

0.75

2001-11

2.09

197,553,307,351

1,770,988,213

0.79

79.960

245,194.00

0.71

2001-12

1.82

197,593,163,903

1,770,278,530

0.79

80.631

250,845.00

0.71

2002-01

1.73

198,753,986,008

1,773,303,016

0.80

81.523

257,112.00

0.71

2002-02

1.74

198,686,501,617

1,772,897,264

0.81

83.350

256,077.00

0.71

2002-03

1.73

200,235,245,740

1,771,064,328

0.80

82.640

256,018.00

0.71

2002-04

1.75

201,013,354,353

1,771,769,441

0.79

82.640

260,442.00

0.71

2002-05

1.75

202,151,983,604

1,772,394,259

0.79

82.944

264,989.00

0.71

2002-06

1.75

204,058,530,872

1,772,976,598

0.79

83.046

263,877.00

0.78

2002-07

1.73

203,358,097,246

1,773,597,925

0.79

82.944

268,028.00

0.79

2002-08

1.74

203,670,608,854

1,774,248,725

0.79

83.046

268,515.00

0.79

2002-09

1.75

203,797,878,074

1,774,797,470

0.79

83.147

269,684.00

0.79

37

2013

Luận văn thạc sĩ kinh tế

1.75

US Industrial
Production (USD)
Seasonal
adjustment
(output*)
203,077,516,171

VN Industrial
Production (USD)
Seasonal
adjustment
(output*)
1,775,285,298

VN Real
Effective
Exchange
Rate
(VND/USD)
0.79

2002-11

1.34

204,134,394,197

1,774,555,677

2002-12

1.24

203,046,491,468

1,773,684,398

2003-01

1.24

204,628,524,871

2003-02

1.26

2003-03

1.25

2003-04

Thời
điểm

US Federal
funds effective
rate
in USD, (R*)

VN CPI
2005=
100%

VN M2

VN Lending
Interest
Rate
monthly

2002-10

83.452

274,902.00

0.79

0.79

83.655

278,166.00

0.79

0.79

83.959

284,144.00

0.79

1,803,651,684

0.79

84.670

300,917.00

0.79

205,390,102,073

1,803,200,852

0.80

86.497

298,314.00

0.78

205,034,789,961

1,802,489,549

0.79

85.990

300,781.00

0.79

1.26

203,327,751,916

1,803,116,400

0.80

85.990

305,178.00

0.78

2003-05

1.26

203,356,285,584

1,803,688,763

0.79

85.888

313,123.00

0.79

2003-06

1.22

203,428,072,671

1,804,197,555

0.79

85.685

324,527.00

0.79

2003-07

1.01

204,043,358,207

1,804,643,659

0.79

85.381

326,319.00

0.79

2003-08

1.03

203,869,891,619

1,804,944,772

0.78

85.381

329,946.00

0.79

2003-09

1.01

205,061,964,884

1,805,059,232

0.78

85.381

341,303.00

0.80

2003-10

1.01

204,923,599,237

1,805,094,406

0.77

85.279

350,632.00

0.79

2003-11

1

206,523,069,882

1,805,321,261

0.78

85.787

358,800.00

0.79

2003-12

0.98

206,456,264,864

1,804,364,042

0.79

86.497

378,060.00

0.79

2004-01

1

207,011,539,113

1,800,580,759

0.79

87.411

392,867.00

0.79

2004-02

1.01

208,222,861,281

1,800,156,655

0.81

90.051

392,122.00

0.79

2004-03

1

207,002,254,348

1,800,525,808

0.81

90.761

404,094.00

0.79

2004-04

1

207,900,159,077

1,800,876,517

0.81

91.168

410,770.00

0.79

2004-05

1

209,413,802,258

1,801,220,752

0.81

91.980

417,129.00

0.79

2004-06

1.03

207,573,833,550

1,801,502,595

0.82

92.792

420,263.00

0.79

2004-07

1.26

209,095,176,292

1,801,608,980

0.82

93.198

427,403.00

0.79

2004-08

1.43

209,654,526,780

1,801,407,781

0.83

93.807

438,363.00

0.80

2004-09

1.61

209,585,683,643

1,801,048,726

0.83

94.010

445,393.00

0.82

2004-10

1.76

211,652,110,038

1,800,761,105

0.82

94.010

456,962.00

0.83

2004-11

1.93

212,079,209,236

1,800,821,471

0.82

94.213

472,446.00

0.84

2004-12

2.16

213,512,007,023

1,800,736,542

0.83

94.822

495,448.00

0.85

2005-01

2.28

214,637,048,813

1,808,689,780

0.84

95.838

503,130.00

0.85

2005-02

2.5

215,996,247,851

1,809,140,287

0.85

98.274

510,205.00

0.93

2005-03

2.63

215,817,119,821

1,809,455,910

0.85

98.376

517,025.00

0.93

2005-04

2.79

215,923,554,934

1,809,616,210

0.85

98.985

526,885.00

0.90

2005-05

3

216,310,797,579

1,809,720,206

0.85

99.391

533,129.00

0.90

2005-06

3.04

217,142,350,206

1,809,665,999

0.85

99.797

544,601.00

0.92

2005-07

3.26

216,829,385,682

1,809,375,980

0.85

100.203

548,352.00

0.92

2005-08

3.5

217,148,917,479

1,808,732,494

0.85

100.609

566,702.00

0.92

2005-09

3.62

212,841,239,354

1,807,809,940

0.84

101.421

577,793.00

0.93

2005-10

3.78

215,503,928,839

1,806,759,679

0.84

101.827

588,309.00

0.93

38