(LUẬN văn THẠC sĩ) sự phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại một số quốc gia đang phát triển đông nam á

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Hệ thống tài chính là sự tương tác phức tạp giữa các thành phần tài chính, trong đó trung gian tài chính và thị trường tài chính có vai trò quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế (Levine, 2005) Mặc dù mối quan hệ này đã được công nhận trong các lý thuyết hiện đại, nhưng trước đây, quan điểm này không được chú trọng cho đến khi Schumpeter (1911) chỉ ra rằng các trung gian tài chính góp phần vào tiến bộ khoa học và phát triển kinh tế thông qua việc huy động vốn, tạo điều kiện cho sản xuất - thương mại, quản lý rủi ro và đánh giá dự án.

Nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế đã bắt đầu từ Bagehot (1873), người nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng di chuyển vốn đối với sự phát triển kinh tế Levine (1997) đã chứng minh rằng lĩnh vực tài chính ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế thông qua việc tích lũy vốn và phát triển công nghệ theo mô hình tăng trưởng nội sinh Các nghiên cứu thực nghiệm như Goldsmith (1969) và King và Levine (1993) cũng chỉ ra mối tương quan mạnh mẽ giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính Tuy nhiên, Robinson (1952) và Lucas (1988) đã đưa ra quan điểm trái ngược với Bagehot và Schumpeter.

Nghiên cứu năm 1952 đã chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế thúc đẩy sự phát triển tài chính Theo Lucas (1988), các nhà kinh tế đã nhấn mạnh vai trò quan trọng của sự phát triển ngành tài chính đối với sự tăng trưởng kinh tế.

Triển vọng phát triển kinh tế mạnh mẽ của các quốc gia Đông Nam Á đã thu hút sự chú ý đáng kể trong thời gian gần đây Diễn đàn Kinh tế khu vực này đang trở thành tâm điểm thảo luận về các cơ hội và thách thức trong bối cảnh toàn cầu hóa.

Thế giới (WEF) dự báo đến năm 2020, khu vực này sẽ trở thành nền kinh tế lớn thứ

Nhiều quốc gia thành viên của Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), như Philippines, đã ghi danh vào danh sách các nền kinh tế tăng trưởng nhanh nhất trên toàn cầu.

Việt Nam đã ghi nhận tốc độ tăng trưởng kinh tế vượt 6% mỗi năm trong hơn hai thập kỷ qua Các quốc gia trong khu vực cũng đạt được sự phát triển kinh tế đáng kể, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, nhờ vào quá trình mở rộng kinh tế.

Trong những thập kỷ qua, nhiều nghiên cứu đã phân tích mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, nhưng kết quả cho các quốc gia và khu vực khác nhau lại không đồng nhất Tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế vẫn là vấn đề gây tranh cãi, và việc hiểu rõ mối quan hệ này sẽ hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách xây dựng chiến lược phát triển hiệu quả hơn Đề tài nghiên cứu "Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại một số quốc gia đang phát triển Đông Nam Á", bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam, sẽ cung cấp những hàm ý chính sách quan trọng, giúp các nhà làm chính sách đánh giá chi phí và lợi ích liên quan đến tự do hóa và phát triển hệ thống tài chính trong khu vực.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn là phân tích mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, đồng thời khám phá tác động của phát triển tài chính đối với sự tăng trưởng kinh tế.

Câu hỏi nghiên cứu gồm:

- Có tồn tại quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không?

- Phát triển tài chính có tác động như thế nào đến tăng trưởng kinh tế?

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này thu thập dữ liệu chuỗi thời gian và áp dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL (Autoregressive Distributed Lag) kết hợp với phương pháp kiểm định nhân quả Toda Yamamoto để phân tích mối quan hệ giữa các biến.

Mô tả cụ thể và chi tiết cho phương pháp nghiên cứu được trình bày ở Chương

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, đặc biệt là tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế tại các nước đang phát triển trong khu vực Đông Nam Á.

Luận văn nghiên cứu trên 5 quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á, bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam, trong giai đoạn từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017 Các quốc gia này được chọn dựa trên sự tương đồng về tốc độ tăng trưởng kinh tế với Việt Nam.

Từ đó, sự so sánh kết quả nghiên cứu của Việt Nam với các nước này mang tính khái quát và hợp lý hơn.

Đóng góp của đề tài

Luận văn này tập trung vào nghiên cứu các nền kinh tế đang phát triển tại Đông Nam Á, bao gồm Việt Nam, một khu vực ngày càng phát triển và hội nhập vào thị trường toàn cầu Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy chuỗi thời gian riêng biệt cho từng quốc gia để kiểm định mối quan hệ kinh tế trong khu vực.

Việt Nam sẽ tiến hành nghiên cứu nhằm củng cố và kiểm định các kết quả trước đó ở các nước đang phát triển trong khu vực, từ đó tạo ra cái nhìn tổng quan và so sánh Nghiên cứu này sẽ cung cấp bằng chứng quan trọng cho các nhà làm chính sách, giúp họ định hướng rõ ràng hơn trong chiến lược phát triển của từng quốc gia và khu vực.

Ngoài việc sử dụng tỷ lệ cung tiền M2/GDP như phương pháp đo lường truyền thống trong phát triển tài chính, tác giả còn áp dụng tỷ lệ cung tiền M2 trừ lượng tiền mặt lưu thông/GDP để so sánh và đảm bảo tính tin cậy của kết quả nghiên cứu Phương pháp này đã được một số tác giả quốc tế như Demetriades và Hussein (1996) cùng Abu-Bader và Abu-Qam (2008) sử dụng, cho ra kết quả có ý nghĩa thống kê cao, nhưng vẫn chưa được áp dụng trong nghiên cứu tại Việt Nam.

Dữ liệu của các biến số trong nghiên cứu được thu thập theo chuỗi thời gian từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017, với thông tin từ năm 2017 được lấy trực tiếp từ trang web của các cơ quan thống kê quốc gia do chưa được cập nhật trên trang web của IMF Việc mở rộng mẫu quan sát đến năm 2017 giúp bài nghiên cứu cập nhật đầy đủ các thay đổi về kinh tế - tài chính của các quốc gia, từ đó đưa ra những nhận định khái quát hơn so với các nghiên cứu trước đây.

Bố cục đề tài

Ngoài chương mở đầu giới thiệu và danh mục tài liệu tham khảo, bài nghiên cứu được kết cấu thàng 4 chương:

Chương 2: Giới thiệu khung phân tích, các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, cùng phương pháp nghiên cứu;

Chương 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu và dữ liệu;

Chương 4: Các kết quả thực nghiệm và thảo luận;

Chương 5: Nêu ra các kết luận và hàm ý chính sách.

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

Chương 2 sẽ trình bày các lý thuyết nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tếđể làm rõ các cơ chế tác động Tiếp theo, tác giả tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm của các nghiên cứu trước đã nghiên cứu mối quan hệ này

2.1.Lý thuyết về tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính

2.1.1 Tăng trưởng kinh tế 2.1.1.1 Các khái niệm

Trong kinh tế học, tăng trưởng kinh tế được định nghĩa là sự gia tăng thu nhập của một quốc gia theo thời gian Sự tăng trưởng này có thể được đo bằng hai cách: tăng trưởng theo số tuyệt đối thể hiện quy mô, và tăng trưởng theo tỷ lệ phản ánh tốc độ tăng trưởng qua các thời kỳ Để đo lường sự tăng trưởng kinh tế, hai chỉ tiêu chính thường được sử dụng là tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và tổng sản phẩm quốc dân (GNP).

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là chỉ tiêu kinh tế quan trọng, đo lường tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong lãnh thổ quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm GDP phản ánh tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ được sản xuất bên trong lãnh thổ quốc gia, không phụ thuộc vào quốc tịch của người sản xuất.

GDP được tính như sau:

C là tiêu dùng của tất cả các cá nhân (hộ gia đình) trong nền kinh tế

I là đầu tư của các nhà đầu tư

G là tổng chi tiêu của chính phủ

NX là xuất khẩu ròng của nền kinh tế NX = xuất khẩu – nhập khẩu

Tổng sản phẩm quốc dân (GNP) là chỉ tiêu kinh tế đo lường tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ cuối cùng mà một quốc gia sản xuất trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm GNP tính toán giá trị do các yếu tố sản xuất của quốc gia đó tạo ra, bao gồm cả hoạt động sản xuất trong và ngoài lãnh thổ quốc gia, miễn là sản phẩm được tạo ra bởi những người có cùng quốc tịch.

Trong luận văn này, tác giả sử dụng tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội để tính toán tốc độ tăng trưởng kinh tế

2.1.1.2 Nguồn gốc tăng trưởng kinh tế

Trong sự phát triển của kinh tế học, các nhà kinh tế học đã áp dụng nhiều lý thuyết khác nhau để phân tích và giải thích nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế.

• Quan điểm của trường phái cổ điển:

Adam Smith và David Ricardo, hai nhà kinh tế học nổi bật của trường phái cổ điển, đã đóng góp những lý luận hệ thống quan trọng về tăng trưởng kinh tế Trong đó, Adam Smith đã phát triển các học thuyết liên quan đến “Giá trị lao động”, tạo nền tảng cho việc hiểu rõ hơn về cơ chế phát triển kinh tế.

"Bàn tay vô hình" nhấn mạnh rằng nguồn gốc của sự tăng trưởng kinh tế bắt nguồn từ lao động Sự gia tăng về số lượng lao động và năng suất làm việc của họ là những yếu tố then chốt tạo nên sự phát triển bền vững.

Ricardo, kế thừa tư tưởng của A Smith, đã phát triển lý thuyết kinh tế với trọng tâm vào sản xuất nông nghiệp, coi đất đai là yếu tố đầu vào quan trọng nhất bên cạnh vốn và lao động Khi mở rộng sản xuất nông nghiệp, việc sử dụng đất kém màu mỡ dẫn đến năng suất lao động giảm và giá lương thực tăng Sự gia tăng tiền lương danh nghĩa của công nhân làm giảm lợi nhuận của nhà tư bản, từ đó khiến họ mất động lực sản xuất, dẫn đến sự chậm lại trong tăng trưởng kinh tế.

Lập luận của Ricardo nhấn mạnh rằng đất đai đóng vai trò quyết định trong chi phí sản xuất lương thực, từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận của nhà tư bản Lợi nhuận này không chỉ tác động đến quá trình tích lũy tư bản mà còn ảnh hưởng đến sự tăng trưởng kinh tế Vì vậy, đất đai được xem là yếu tố hạn chế sự phát triển.

• Quan điểm của trường phái Tân cố điển:

Trong mô hình tân cổ điển, các nhà kinh tế phản bác quan điểm của các nhà kinh tế học cổ điển về tỷ lệ kết hợp cố định giữa lao động và vốn trong sản xuất Họ cho rằng các yếu tố đầu vào có thể kết hợp linh hoạt theo nhiều tỷ lệ khác nhau Việc lựa chọn công nghệ phù hợp để tối ưu hóa sự kết hợp các yếu tố đầu vào sẽ nâng cao năng suất và gia tăng sản phẩm Quan điểm này nhấn mạnh tầm quan trọng của tiến bộ kỹ thuật trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế.

Theo quan điểm của Keynes, tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định sản lượng kinh tế Ông chỉ ra rằng sự trì trệ kinh tế xuất phát từ việc giảm xu hướng tiêu dùng của hộ gia đình khi thu nhập gia tăng Để đạt được sự ổn định và tăng trưởng bền vững, cần thúc đẩy đầu tư và nâng cao hiệu suất của tư bản so với lãi suất.

Keynes nhấn mạnh vai trò quan trọng của chính phủ trong việc thúc đẩy nền kinh tế thông qua các gói kích cầu đầu tư lớn, nhằm ổn định kinh tế vĩ mô và tạo ra môi trường thuận lợi cho sản xuất Ông cũng khuyến khích thực hiện chính sách tiền tệ mở rộng và chấp nhận lạm phát cao để gia tăng lượng tiền tệ trong lưu thông.

• Quan điểm của kinh tế học hiện đại:

Việc áp dụng chính sách Keynes đã giúp nhiều quốc gia vượt qua khủng hoảng kinh tế Tuy nhiên, sự lạm dụng vai trò của nhà nước đã dẫn đến việc nền kinh tế thiếu tính linh hoạt của thị trường Xu hướng hiện nay trong lý thuyết kinh tế hiện đại là sự xích lại gần nhau giữa hai trường phái kinh tế, nổi bật là mô hình nền kinh tế hỗn hợp.

Trong kinh tế học hiện đại, sự cân bằng được xác định tại điểm giao nhau giữa tổng mức cung và tổng mức cầu hàng hóa Tuy nhiên, mức cân bằng này thường thấp hơn mức sản lượng tiềm năng, phản ánh tình trạng thất nghiệp và lạm phát trong nền kinh tế khi hoạt động bình thường.

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại chia sẻ quan điểm với mô hình kinh tế tân cổ điển về việc xác định tổng mức cung của nền kinh tế thông qua các yếu tố đầu vào của sản xuất như lao động, vốn, tài nguyên thiên nhiên và khoa học công nghệ Thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết hoạt động của nền kinh tế, nơi tổng cung và tổng cầu tương tác và giải quyết các vấn đề về thu nhập thực, việc làm - thất nghiệp, giá cả - lạm phát Tuy nhiên, trong chiều hướng phát triển kinh tế hiện đại, nhà nước giữ vai trò quan trọng trong đời sống kinh tế, và sự tham gia của chính phủ là cần thiết để đảm bảo cơ chế thị trường hoạt động tốt và tránh những khuyết tật vốn có.

2.1.2 Phát triển tài chính 2.1.2.1 Các khái niệm

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dựa trên các nghiên cứu đã phân tích ở chương 2, chương này sẽ thiết lập khung nghiên cứu, trình bày mẫu và các biến đo lường, đồng thời phát triển mô hình hồi quy và phương pháp xử lý để đạt được kết quả định lượng tin cậy, nhằm trả lời câu hỏi nghiên cứu.

Luận văn sử dụng dữ liệu theo quý từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017 (kích thước mẫu là 52), dựa trên các nguồn sau:

Nguồn dữ liệu cho bài viết này được lấy từ International Financial Statistics trên trang web của IMF tại http://www.imf.org Tác giả đã thu thập các dữ liệu quan trọng từ bảng thống kê theo từng chỉ số, bao gồm GDP danh nghĩa, GDP thực, cung tiền M2, và tín dụng trong nước dành cho khu vực tư nhân do ngân hàng cung cấp.

Dữ liệu về GDP danh nghĩa hàng quý của Việt Nam được thu thập từ báo cáo hàng năm và báo cáo tình hình kinh tế - xã hội hàng quý của Tổng cục Thống kê, có sẵn trên trang web www.gso.gov.vn.

Ngoài Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, các website như World Bank, Cơ quan Thống kê Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan cũng được sử dụng để tham khảo tính chuẩn hóa của dữ liệu Những nguồn thông tin này cung cấp dữ liệu đáng tin cậy và chính xác, hỗ trợ cho việc phân tích và nghiên cứu.

Nghiên cứu của Al-Yousif (2002) và nhiều nghiên cứu khác chủ yếu sử dụng chuỗi dữ liệu theo năm Tuy nhiên, do việc thống kê số liệu các biến số vĩ mô theo năm tại các nước Đông Nam Á gặp nhiều hạn chế, bài nghiên cứu đã thu thập dữ liệu chuỗi thời gian theo quý để đảm bảo kích thước mẫu chấp nhận được Đối với Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan, dữ liệu theo quý cho các biến số có sẵn đầy đủ trên trang web IMF Trong khi đó, dữ liệu theo quý về GDP thực của Việt Nam không có sẵn, vì vậy tác giả đã sử dụng GDP danh nghĩa và chỉ số.

GDP deflator để tính được GDP thực, từđó tính tốc độc tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người

Việc lựa chọn các quốc gia để so sánh dựa trên sự tương đồng về tốc độ tăng trưởng kinh tế với Việt Nam giúp tạo ra một cái nhìn tổng quát và hợp lý hơn cho kết quả nghiên cứu.

3.2.Mô hình và các biến nghiên cứu

3.2.1 Trình bày mô hình và các biến nghiên cứu

Luận văn này nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á, bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam, trong giai đoạn từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017 Tác giả áp dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL và phương pháp kiểm định nhân quả Toda Yamamoto, dựa trên nghiên cứu của Al-Yousif (2002), thông qua một mô hình hồi quy tuyến tính.

Tăng trưởng kinh tế được đo lường thông qua tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người, cho phép phản ánh sự gia tăng thu nhập của nền kinh tế trong năm Việc sử dụng GDP thực giúp loại trừ yếu tố giá cả qua các năm, từ đó chỉ tập trung vào sự gia tăng thuần túy về lượng so với năm trước.

- Biến độc lập (F): là thước đo của sự phát triển tài chính Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng hai thước đo tài chính như sau:

Tỷ lệ cung tiền M2/GDP (M) phản ánh tổng cung tiền M2, bao gồm tiền gửi không kỳ hạn tại ngân hàng trung ương, tiền giấy, tiền kim loại đang lưu thông, các phương tiện thanh toán và tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn.

Biến M2/GDP đo lường chiều sâu tài chính và quy mô của khu vực trung gian tài chính Hệ thống tài chính lớn mạnh sẽ có đóng góp mạnh mẽ cho các hoạt động kinh tế thông qua việc huy động tiền gửi tiết kiệm và chuyển đổi chúng thành hoạt động sản xuất, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Các lý thuyết và nghiên cứu cho thấy tỷ lệ cung tiền M2/GDP có mối tương quan tích cực với tăng trưởng kinh tế.

Tỷ lệ tín dụng trong nước đến khu vực tư nhân do ngân hàng cung cấp (DC) phản ánh tổng số tín dụng bao gồm các khoản vay, chứng khoán phi cổ phiếu, tín dụng thương mại và các khoản phải thu khác, kèm theo yêu cầu trả nợ Tỷ lệ này được tính trên cơ sở GDP, cho thấy mức độ hỗ trợ tài chính của ngân hàng đối với khu vực tư nhân trong nền kinh tế.

Tín dụng trong nước dành cho khu vực tư nhân do ngân hàng cung cấp phản ánh mức độ tài trợ của các tổ chức tài chính thông qua các khoản vay, phục vụ cho các giao dịch thương mại và đầu tư Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng của khu vực tài chính trong việc hỗ trợ nền kinh tế.

Mô hình nghiên cứu với hai biến đại diện cho phát triển tài chính có dạng như sau:

3.2.2 Các kiểm định thực hiện trong mô hình

Nghiên cứu này kiểm chứng mối quan hệ cân bằng dài hạn và quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính tại một số quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á, sử dụng phương pháp tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) do Pesaran và Smith (1998) giới thiệu Phương pháp ARDL có những ưu điểm nổi bật, bao gồm khả năng áp dụng cho các biến có tính dừng khác nhau (I(0), I(1) hoặc hỗn hợp), tính linh hoạt với mẫu dữ liệu lớn hoặc nhỏ, và khả năng ước lượng đồng thời hệ số hồi quy ngắn hạn và dài hạn trong cùng một mô hình Mô hình này cũng cho phép phản ánh sự điều chỉnh ngắn hạn về cân bằng dài hạn mà không bỏ sót thông tin quan trọng.

Trong nghiên cứu này, sai phân (d) và thời gian (t) được sử dụng để phân tích biến phụ thuộc GP(t) cùng với các biến độc lập M(t) và DC(t) Các tham số được xác định bao gồm hệ số chặn (a0), các tham số ngắn hạn (a1, a2, a3) và dài hạn (b1, b2, b3) Độ trễ của biến GP (i), M (j) và DC (k) lần lượt thay đổi từ 1 đến n1, n2 và n3 Để trả lời câu hỏi nghiên cứu, luận văn áp dụng một số kiểm định theo trình tự nhất định.

3.2.2.1 Kiểm định nghiệm đơn vị

Trong nghiên cứu thực nghiệm với dữ liệu chuỗi thời gian, chuỗi dừng rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của phân tích Nếu chuỗi không dừng, chúng ta chỉ có thể nghiên cứu hành vi của nó trong một giai đoạn cụ thể mà không thể tổng quát hóa cho các giai đoạn khác Hơn nữa, khi có nhiều chuỗi không dừng, hiện tượng hồi quy giả mạo có thể xảy ra, dẫn đến việc các kiểm định thống kê như t,

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN

Phương pháp thống kê mô tả được áp dụng để phân tích các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến tại Việt Nam trong giai đoạn từ quý 1 năm 2005 đến quý.

4 năm 2017 Kết quả thống kê mô tả cho các biến ở Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan được trình bày trong phần Phụ lục

Bảng 4.1: Thống kê mô tả dữ liệu các biến ở Việt Nam

Tối thiểu -0,553531 1,983994 1,690615 Độ lệch chuẩn 0,366539 1,287210 1,073346

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10

Trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người của các quốc gia dao động từ 0,85% đến 9,62% Việt Nam ghi nhận mức thấp nhất vào quý 1 năm 2008 với -55,3% do tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu Tuy nhiên, nhờ vào các biện pháp ứng phó linh hoạt, Việt Nam đã tránh được những tác động tiêu cực từ cuộc khủng hoảng và đạt được kết quả tích cực từ giữa năm 2009 Tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người cao nhất của Việt Nam đạt 76,7% vào quý 4 năm 2012 Về phát triển tài chính, tỷ lệ cung tiền M2/GDP của Việt Nam dao động từ 149% đến 511%, đạt đỉnh 755% vào quý 1 năm 2017 Từ mức 314% vào quý 1 năm 2005, tỷ lệ này đã tăng lên 463% vào quý 4 năm 2017, cho thấy độ sâu tài chính của Việt Nam tương đồng với Malaysia, Thái Lan, và vượt trội hơn so với Indonesia và Philippines.

Tỷ lệ tín dụng trong nước đối với khu vực tư nhân do ngân hàng cung cấp tại Việt Nam đã đạt mức cao nhất 624% so với GDP vào quý 1 năm 2017 Kể từ quý 1 năm 2005, tỷ lệ này đã tăng đáng kể từ 277% lên 390% vào quý 4 năm 2017.

Việt Nam hiện có tỷ lệ vốn tín dụng ngân hàng trên GDP cao, tương tự như Malaysia và Thái Lan, gấp đôi so với nhiều quốc gia khác Năm 2017, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng từ 18% lên 21%, yêu cầu sự thận trọng trong việc quản lý cung tiền M2 Nếu tăng trưởng tín dụng không theo kịp với mức tăng của M2, sẽ có nguy cơ dẫn đến lạm phát Hơn nữa, tỷ lệ cung tiền M2/GDP của Việt Nam cao hơn mức trung bình khu vực, cho thấy hiệu quả tác động của cung tiền đối với tăng trưởng GDP còn hạn chế.

Bảng 4.2: Hệ số tương quan giữa các biến ở Việt Nam

Bảng 4.2 cung cấp cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình kinh tế Việt Nam Tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với hai thước đo tài chính, với hệ số tương quan giữa các biến này đều mang dấu âm Điều này cho thấy sự phát triển tài chính không thúc đẩy tăng trưởng kinh tế như kỳ vọng ban đầu Tuy nhiên, đây chỉ là quan sát thống kê sơ bộ, và kết quả phân tích định lượng sẽ được trình bày trong phần tiếp theo.

Bước đầu tiên trong quá trình phân tích là kiểm định tính dừng của các biến số để xác định xem chúng chỉ dừng tại I(0) hoặc I(1), từ đó đảm bảo tính chính xác trong kiểm định đường bao Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller mở rộng (augmented Dickey-Fuller test) với giả thiết H0 là chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị (không dừng) và giả thiết H1 là chuỗi thời gian không có nghiệm đơn vị (dừng) Kết quả kiểm định được trình bày chi tiết trong bảng 4.3.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng

Quốc gia Biến số Chuỗi gốc Sai phân bậc 1 Kết quả

Ghi chú: các dấu *, **, *** cho biết ý nghĩa thống kê ở các mức 10%,

Theo bảng kết quả 4.5, tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người đã dừng lại ở chuỗi dữ liệu gốc Ngược lại, hai biến đại diện cho phát triển tài chính, bao gồm tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân do ngân hàng cung cấp/GDP, không dừng ở chuỗi dữ liệu gốc mà đã dừng ở chuỗi sai phân cấp 1.

4.3.Chọn độ trễ tối ưu cho các biến trong mô hình

Tác giả lựa chọn độ trễ cho các biến trong mô hình bằng cách sử dụng mô hình tự hồi quy vector không hạn chế (unrestricted VAR) Mô hình VAR sẽ tự động xác định độ trễ tối ưu dựa trên các tiêu chuẩn như tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC), tiêu chuẩn thông tin Schwarz (SC) và tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn.

Nghiên cứu này sử dụng tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) để xác định độ trễ tối ưu cho mô hình, với độ trễ k được chọn nhằm đạt được giá trị AIC nhỏ nhất.

Bảng 4.4 thống kê lại kết quả lựa chọn độ trễ tốt nhất:

Bảng 4.4: Kết quả lựa chọn độ trễ Quốc gia Độ trễ tối ưu

Như vậy, dựa theo các tiêu chí AIC, ta có thể thấy độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình là 3 quý

4.4.Kiểm định đồng liên kết và mối quan hệ dài hạn

Sau khi xác định độ trễ tối ưu, tác giả tiến hành ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn (unrestricted ECM) với độ trễ đã chọn Kết quả thu được tại Việt Nam cho thấy những thông tin quan trọng về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.

Bảng 4.5: Kết quả ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn, trường hợp Việt Nam

Biến số Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất

D(GP(-1)) 0.884653 0.487001 1.816533 0.0779 D(GP(-2)) 0.360042 0.332998 1.081213 0.2870 D(GP(-3)) -0.139272 0.165272 -0.842680 0.4051 D(M(-1)) 0.145304 0.079708 1.822962 0.0769 D(M(-2)) 0.172675 0.072315 2.387828 0.0225 D(M(-3)) 0.044953 0.070559 0.637105 0.5282 D(DC(-1)) -0.129120 0.080541 -1.603172 0.1179 D(DC(-2)) -0.116945 0.078540 -1.488983 0.1454 D(DC(-3)) 0.046769 0.078388 0.596634 0.5546 GP(-1) -2.618639 0.603038 -4.342409 0.0001 M(-1) -0.190995 0.049925 -3.825608 0.0005

S.E of regression 0.082006 Akaike info criterion -1.938243

Sum squared resid 0.235373 Schwarz criterion -1.431459

Log likelihood 59.51782 Hannan-Quinn criter -1.746728

Kiểm định tự tương quan

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 5.529916 Prob Chi-Square(3) 0.1369

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Dựa trên kết quả hồi quy, giá trị R² và R² hiệu chỉnh đều đạt 0,98, cho thấy mô hình có độ phù hợp cao Hơn nữa, giá trị thống kê F từ các kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi có xác suất lớn hơn 1%, xác nhận tính hợp lệ của mô hình Do đó, mô hình này sẽ được sử dụng để kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa các biến số trong nghiên cứu.

Để kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi thời gian hỗn hợp I(0) và I(1), tác giả áp dụng phương pháp Bounds Test với hai giả thiết: H0 cho rằng không có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến, trong khi H1 khẳng định sự tồn tại của mối quan hệ này.

Kết quả kiểm định của Việt Nam thể hiện trong bảng 4.6:

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định đồng liên kết, trường hợp Việt Nam

Giá trị giới hạn của các đường bao theo Pesaran (1997) k F-statistic

Kết quả tính toán từ Eviews 10 cho thấy có sự đồng liên kết giữa các biến số Dấu * chỉ ra rằng giả thuyết H0 về việc không tồn tại mối quan hệ này bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1%.

Kết quả kiểm định đường bao tại Việt Nam cho thấy giá trị thống kê F vượt quá giới hạn của đường bao với mức ý nghĩa 1% Điều này cho phép bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1, khẳng định sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết, tức là có mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình ở Việt Nam.

Kết quả kiểm định đồng liên kết cho các biến trong mô hình của các nước còn lại được trình bày chi tiết trong phần phụ lục, với Bảng 4.7 tóm tắt các kết quả kiểm định Bounds.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định đồng liên kết

Quốc gia Mối quan hệ đồng liên kết Mức ý nghĩa

Nguồn: kết quả tính toán của tác giả từ Eviews 10.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Nền tài chính phát triển mạnh mẽ là yếu tố quan trọng cho sự phát triển kinh tế của quốc gia Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện tại chưa đưa ra kết quả rõ ràng về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, mà điều này còn phụ thuộc vào đặc điểm riêng của từng quốc gia và phương pháp nghiên cứu được áp dụng Do đó, việc thực hiện các nghiên cứu riêng biệt cho từng quốc gia để cung cấp bằng chứng về mối liên hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế là rất cần thiết.

Nghiên cứu này nhằm đánh giá mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia đang phát triển tại Đông Nam Á, tập trung vào hai yếu tố chính: tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước đến khu vực tư nhân/GDP Qua phương pháp kiểm định đồng liên kết ARDL và mô hình ECM với dữ liệu quý từ 2005 đến 2017, nghiên cứu đã phát hiện ra mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa hai yếu tố này Cụ thể, phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở Malaysia, nhưng lại có ảnh hưởng tiêu cực tại Việt Nam Đối với tỷ lệ tín dụng, phát triển tài chính thúc đẩy tăng trưởng ở Philippines và Việt Nam, trong khi lại gây tác động tiêu cực đến Indonesia Tại Thái Lan, tác động của phát triển tài chính là cùng chiều ở cả hai yếu tố nhưng không có ý nghĩa thống kê.

Kết quả kiểm định Toda Yamamoto chỉ ra rằng có mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính tại Indonesia, Malaysia, Philippines và Việt Nam Trong khi đó, Thái Lan cho thấy mối quan hệ nhân quả một chiều từ phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế Nghiên cứu này tương đồng với kết quả của Al-Yousif (2002), khi khảo sát 30 quốc gia đang phát triển và phát hiện mối quan hệ nhân quả hỗn hợp.

5.2.Kiến nghị Ở Việt Nam, khi đưa ra các chính sách để tăng trưởng kinh tế, các nhà hoạch định chính sách cần lưu ý các nhân tố tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP, vì đây là những nhân tốđã tác động đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam trong 13 năm qua Bài nghiên cứu đã phát hiện rằng sự gia tăng quy mô khu vực tài chính đại diện bằng tỷ lệ cung tiền M2/GDP làm suy yếu tăng trưởng trong khi tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân được cung cấp bởi ngân hàng/GDP lại thúc đẩy tăng trưởng, ngụ ý rằng chính sách tăng trưởng kinh tế bằng công cụ cung tiền của Việt Nam chưa thực sự hiệu quả

Tăng trưởng tín dụng từ ngân hàng đến khu vực tư nhân đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Một hệ thống ngân hàng hoạt động hiệu quả sẽ gia tăng khả năng cấp tín dụng, từ đó hỗ trợ sự phát triển kinh tế Do đó, cần thiết phải có các chính sách hỗ trợ để phát triển hệ thống ngân hàng, nhằm tạo ra nguồn huy động vốn đa dạng, phục vụ cho việc cung cấp tín dụng và góp phần vào sự tăng trưởng tổng sản lượng của nền kinh tế Việt Nam.

Luận văn này đề xuất một số hướng nghiên cứu mở rộng cho các nghiên cứu tương lai trong lĩnh vực tài chính Các nghiên cứu tiếp theo nên đa dạng hóa các chỉ số đo lường phát triển tài chính, không chỉ tập trung vào thước đo độ sâu tài chính Hơn nữa, với dữ liệu nghiên cứu chỉ bao gồm 52 quan sát, chưa đủ để đánh giá tác động của chiều sâu tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, hướng nghiên cứu tiếp theo nên sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian định kỳ hàng tháng để đảm bảo độ dài cần thiết cho chuỗi dữ liệu.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Anh

Abida, Z., Sghaier, I M & Zghidi, N (2015) Financial Development and Economic Growth: Evidence from North African Countries Economic Alternatives, Issue 2

Abu-Bader, S & Abu-Qam, A S (2008) Financial development and economic growth: The Egyptian experience Journal of Policy Modeling, Volume 30, Issue 5, 887-898

Acaravci, A., & Ozturk, I (2012) Electricity consumption and economic growth nexus: A multivariate analysis for Turkey The Amfiteatru Economic Journal, 14(31), 246-257

Adams, J (1819) Banks and politics in America: From the revolution to the civil war Princeton, NJ: Princeton University Press

Adnam, N (2011) Measurement of financial development: A fresh approach In 8 th International Conference on Islamic Economics and Finance

Ahmed, K., & Long, W (2013) An empirical analysis of CO2 emission in Pakistan using EKC hypothesis Journal of International Trade Law and Policy, 12(2), 188-200

Anwar, S & Nguyen, L P (2011) Financial development and economic growth in Vietnam Journal of Economics and Finance Vol 35, Issue 3, 348-360

Al-Yousif, Y K (2002) Financial development and economic growth Another look at the evidence from developing countries Review of Financial Economics 11

Bagehot, W (1873) Lombard street: A Description of the Money Market

Economic growth is influenced by various determinants, as discussed by Barro (1997) in his comprehensive analysis published by MIT Press Bekaert, Harvey, and Lundblad (2005) explore the impact of financial liberalization on growth, questioning its effectiveness in their study in the Journal of Financial Economics Additionally, Bittencourt (2012) examines the relationship between financial development and economic growth in Latin America, evaluating the validity of Schumpeter's theories in the Journal of Policy Modeling Together, these studies highlight the complex interactions between financial systems and economic performance.

Bryman, A & Cramer, D (2004) Quantitative data analysis with SPSS 12 and 13: a guide for social scientists Routledge, New York

Carby Y., Craigwell R., Wright A., và Wood A (2012) Finance and growth causality: A test of the Patrick’s Stage-of-development hypothesis International Journal of Business and Social Science, Vol 3, No 21

Christopoulos, D K and Tsionas, E G (2004) Financial development and economic growth: Evidence from panel unit root and cointegration tests Journal of Development Economics, 73(1), 55-74

Demetriades, P & Hussein, K., (1996) Does financial development cause economic growth? Time series evidence from 16 countries J Dev Econ 51(2): 387–411

Diamond, D W (1984) Financial Intermediation and Delegated Monitoring Review of Economic Studies, 51(3), 393-414

Engle, R F., & Granger, C W J (1987) Cointegration and error correction: Representation, estimation, and testing Econometrica, 55(2), 251-276

The ARDL approach has been utilized by Ghatak and Siddiki (2001) to estimate virtual exchange rates in India, as detailed in their study published in the Journal of Applied Statistics Additionally, Goldsmith (1969) explores the relationship between financial structure and development in his influential work, contributing to the understanding of economic frameworks.

Granger, C W., & Newbold, P (1974, July) Spurious regressions in econometrics Journal of Econometrics, 111–120

Greenwood, J., & Jovanovic, B (1990) Financial Development, Growth, and the Distribution of Income Journal of Political Economy, 98(5), 1076-1107 Gujarati, D (1995) Basic Econometrics 3rd ed., New York: McGraw-Hill

Gurley and Shaw (1967) explored the relationship between financial structure and economic development, highlighting the importance of financial systems in fostering growth Similarly, Hassan et al (2011) provided new evidence on the link between financial development and economic growth through their panel data analysis, reinforcing the notion that robust financial systems are crucial for enhancing economic performance.

Hicks, J R (1969) A theory of economic history Oxford: Clarendon Press

Huang, B N., Hwang, M J., & Yang, C.W (2008) Causal relationship between energy consumption and GDP growth revisited: A dynamic panel data approach Ecological Economics, 6, 41-54

Kennedy, C (1966) Keynesian theory in an open economy Social and Economic Studies, Vol 15, No 1, 1-21

In their influential works, King and Levine (1993) explore the critical relationship between finance and economic growth, suggesting that Schumpeter's theories on innovation may hold true They emphasize the role of financial systems in promoting entrepreneurship, which in turn drives economic expansion Their subsequent research further investigates the theoretical and empirical connections between finance, entrepreneurship, and growth, highlighting the importance of a robust financial infrastructure for fostering innovation and supporting sustainable economic development.

Kramers, J J M., Ericsson, N R & Dolado J , (1992) The power of cointegration tests, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 54, 325-348

Levine et al (2000) Financial intermediation and growth: Causality and causes Journal of Monetary Economics, 46, 31-77

Levine, R (1997) Financial development and economic growth: Views and agenda Journal of Economic Literature, 35, 688-726

Levine, R (2004) Finance and Growth: Theory and Evidence, NBER Working Paper, No 10766

Levine, R (2005) Chapter 12: Finance and growth: theory, evidence and mechanisms In Phillipe Aghion and Steven Durlauf (Ed), Handbook of Economic Growth (pp 865-934) Amsterdam: North- Holland: Elsevier Publishers

Lucas, R E (1988) On the mechanics of economic development Journal of Monetary Economics, 22, 3-42

Luintel, K B & Khan, M (1999) A quantitative reassessment of the finance- growth nexus: evidence from a multivariate VAR Journal of Development Economics, Vol 6, 381-405

Majid, M S (2007) Does Financial Development and Inflation Spur Economic Growth in Thailand? ChulalongkornJournal of Economics, 19, 161–184

Mavrotas, G., & Kelly, G (2001) Old wine in new bottles: Testing causality between savings and growth Manchester School, 69, 97-105

McKinnon, R I 1973 Money and capital in economic development Washington: Brookings Institution Press

Odhiambo, N M (2004) Is financial development still a spur to economic growth?

A causal evidence from South Africa Savings and Development, Vol 28, No

Patrick, H T (1966) Financial development and economic growth in underdeveloped countries Economic Development and Cultural Change, 14, 174-189

Perera, N., & Paudel, R (2009) Financial development and economic growth in Sri Lanka Applied Econometrics and International Development, 9(1), 157-164 Pesaran, M H., & Smith, R J (1998) Structural analysis of cointegrating VARs Journal of Economic Surveys, 12(5), 471-505

Pesaran, M H., Shin, Y., & Smith, R J (2001) Bounds testing approaches to theanalysis of level relationships Journal of Applied Econometrics, 16, 289-

Robinson, J (1952) The generalization of the general theory In: the rate of interest and otheressays Macmillan, London

Schumpeter, J A (1911) The Theory of Economic Development Cambridge, MA: Harvard University Press

Shaw, E S (1973) Financial Deepening in Economic Development, Vol 39, New York: Oxford University Press

Solow, R M (1956) A contribution to the theory of economic growth Quarterly Journal of Economics and Statistics, 39, 312-320

Stock, J., & Watson, M (1989) Interpreting the evidence on money-income causality Journal of Econometrics, 40, 161–182

Toda, H Y., & Yamamoto, T (1995) Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes Journal of econometrics, 66(1), 225-250

Valverde, S C., Lopez del Paso, R., & Fernandez, F R (2007) Financial Innovations in Banking: Impact on Regional Growth Regional Studies, 41(3), 311-326

Waqabaca, C (2004) Financial development and economic growth in Fiji Economics Department, Reserve Bank of Fiji

World Bank (1993) The Asian miracle: economic growth and public policy New York: Oxford University Press

World Bank (2014c) Prosperity for All: Ending Extreme Poverty A Note for the World Bank Group for the Spring 2014 Meetings

Yucel, F (2009) Causal relationships between financial development, trade openness and economic growth: the case of Turkey Journal of Social Sciences 5(1): 33-42

Indonesia 2005Q1 0,0070 1,6174 0,9595 2011Q3 0,0397 1,3699 1,0950 Indonesia 2005Q2 0,0404 1,6056 0,9736 2011Q4 0,0601 1,4967 1,1044 Indonesia 2005Q3 0,0603 1,6186 0,9342 2012Q1 -0,0037 1,4771 1,1484 Indonesia 2005Q4 0,0634 1,5858 0,8969 2012Q2 0,0132 1,4908 1,1629 Indonesia 2006Q1 0,0638 1,5315 0,8952 2012Q3 0,0379 1,4781 1,2307 Indonesia 2006Q2 0,0180 1,5476 0,8701 2012Q4 0,0335 1,5807 1,2192 Indonesia 2006Q3 0,0383 1,4877 0,9125 2013Q1 -0,0113 1,5499 1,2608 Indonesia 2006Q4 0,0708 1,5829 0,8791 2013Q2 0,0117 1,5426 1,2570 Indonesia 2007Q1 0,0035 1,4988 0,8950 2013Q3 0,0322 1,5189 1,3050 Indonesia 2007Q2 0,0393 1,5091 0,8887 2013Q4 0,0664 1,5753 1,2389 Indonesia 2007Q3 0,0474 1,4707 0,9602 2014Q1 0,0035 1,4604 1,2416 Indonesia 2007Q4 0,0701 1,5932 0,9378 2014Q2 0,0456 1,4761 1,2166 Indonesia 2008Q1 0,0039 1,4363 0,9390 2014Q3 0,0449 1,4600 1,2903 Indonesia 2008Q2 0,0577 1,3955 0,9349 2014Q4 0,0488 1,5470 1,2833 Indonesia 2008Q3 0,0996 1,3395 1,0084 2015Q1 -0,0179 1,5564 1,2700 Indonesia 2008Q4 0,0876 1,4690 0,9813 2015Q2 -0,0005 1,5194 1,2537 Indonesia 2009Q1 -0,0278 1,4573 0,9463 2015Q3 0,0515 1,5065 1,2965 Indonesia 2009Q2 0,0056 1,4315 0,9159 2015Q4 0,0432 1,5462 1,2930 Indonesia 2009Q3 0,0503 1,3839 0,9616 2016Q1 -0,0169 1,5559 1,2662 Indonesia 2009Q4 0,0556 1,4755 0,9194 2016Q2 -0,0148 1,5406 1,2387 Indonesia 2010Q1 -0,0047 1,4026 0,9433 2016Q3 0,0490 1,4780 1,2859 Indonesia 2010Q2 0,0240 1,4043 0,9404 2016Q4 0,0424 1,5666 1,2669 Indonesia 2010Q3 0,0551 1,3618 0,9942 2017Q1 -0,0033 1,5548 1,2481 Indonesia 2010Q4 0,0514 1,4696 0,9797 2017Q2 -0,0009 1,5520 1,2191 Indonesia 2011Q1 0,0066 1,4003 1,0177 2017Q3 0,0433 1,5002 1,2614 Indonesia 2011Q2 0,0276 1,3860 1,0239 2017Q4 0,0402 1,5517 1,2629

Malaysia 2005Q2 0,0219 5,0282 4,1314 2011Q4 0,0177 5,1281 4,1501 Malaysia 2005Q3 0,0411 4,7053 3,9568 2012Q1 -0,0523 5,3545 4,2956 Malaysia 2005Q4 0,0108 4,7337 4,0265 2012Q2 0,0285 5,3126 4,3581 Malaysia 2006Q1 -0,0359 4,9215 4,1154 2012Q3 0,0391 5,3330 4,3919 Malaysia 2006Q2 0,0220 4,7911 4,0588 2012Q4 0,0322 5,2835 4,4049 Malaysia 2006Q3 0,0419 4,6596 3,9048 2013Q1 -0,0714 5,6959 4,6970 Malaysia 2006Q4 0,0074 5,0313 4,0257 2013Q2 0,0308 5,7036 4,7442 Malaysia 2007Q1 -0,0374 5,3248 4,1561 2013Q3 0,0426 5,4557 4,5980 Malaysia 2007Q2 0,0295 5,0495 4,0168 2013Q4 0,0327 5,2179 4,4618 Malaysia 2007Q3 0,0468 4,7360 3,9442 2014Q1 -0,0590 5,4548 4,6845 Malaysia 2007Q4 0,0181 4,5441 3,6809 2014Q2 0,0333 5,3919 4,6814 Malaysia 2008Q1 -0,0368 4,8415 3,7853 2014Q3 0,0338 5,2819 4,6592 Malaysia 2008Q2 0,0201 4,5594 3,6643 2014Q4 0,0329 5,2430 4,6092 Malaysia 2008Q3 0,0322 4,4081 3,6128 2015Q1 -0,0563 5,6023 4,9132 Malaysia 2008Q4 -0,0285 4,9155 3,9708 2015Q2 0,0246 5,4564 4,8949 Malaysia 2009Q1 -0,0952 5,6596 4,5397 2015Q3 0,0318 5,3114 4,8584 Malaysia 2009Q2 0,0419 5,5054 4,4678 2015Q4 0,0320 5,1396 4,7624 Malaysia 2009Q3 0,0602 5,2273 4,2439 2016Q1 -0,0605 5,4229 5,0189 Malaysia 2009Q4 0,0264 5,0878 4,0744 2016Q2 0,0236 5,2825 4,9288 Malaysia 2010Q1 -0,0446 5,1238 4,1212 2016Q3 0,0354 5,0720 4,7923 Malaysia 2010Q2 0,0306 5,0626 4,1822 2016Q4 0,0342 4,8827 4,6362 Malaysia 2010Q3 0,0281 4,9858 4,1075 2017Q1 -0,0496 5,0621 4,7845 Malaysia 2010Q4 0,0226 4,8861 4,0341 2017Q2 0,0157 4,9953 4,7411 Malaysia 2011Q1 -0,0485 4,9967 4,1414 2017Q3 0,0401 4,8450 4,6005 Malaysia 2011Q2 0,0269 5,0818 4,1751 2017Q4 0,0379 4,8387 4,5374

Philippines 2005Q2 -0,1218 2,1548 0,9509 2011Q4 -0,0519 2,1443 1,2311 Philippines 2005Q3 0,0587 2,1704 0,9712 2012Q1 0,1201 2,3285 1,3267 Philippines 2005Q4 -0,0184 1,9163 0,8530 2012Q2 -0,0860 2,2202 1,2812 Philippines 2006Q1 0,1239 2,2419 0,9522 2012Q3 0,0755 2,2524 1,3578 Philippines 2006Q2 -0,1201 2,2433 0,9052 2012Q4 -0,0440 2,0952 1,3083 Philippines 2006Q3 0,0716 2,3000 0,9233 2013Q1 0,1233 2,3564 1,4129 Philippines 2006Q4 -0,0314 2,1442 0,8781 2013Q2 -0,0835 2,3946 1,3767 Philippines 2007Q1 0,1391 2,4601 0,9273 2013Q3 0,0780 2,6266 1,5094 Philippines 2007Q2 -0,1134 2,3339 0,8915 2013Q4 -0,0540 2,4754 1,4455 Philippines 2007Q3 0,0730 2,2841 0,9068 2014Q1 0,1169 2,8492 1,6003 Philippines 2007Q4 -0,0322 2,1246 0,9116 2014Q2 -0,0882 2,6570 1,5221 Philippines 2008Q1 0,1375 2,3241 0,9768 2014Q3 0,0903 2,8035 1,7075 Philippines 2008Q2 -0,1340 2,1802 0,9658 2014Q4 -0,0646 2,5354 1,6224 Philippines 2008Q3 0,0781 2,2200 1,0481 2015Q1 0,1276 2,9642 1,7667 Philippines 2008Q4 -0,0251 2,1188 0,9976 2015Q2 -0,1008 2,7483 1,6355 Philippines 2009Q1 0,1142 2,5017 1,0981 2015Q3 0,1003 2,9294 1,7913 Philippines 2009Q2 -0,1515 2,3468 1,0638 2015Q4 -0,0618 2,6185 1,7094 Philippines 2009Q3 0,0853 2,3997 1,1017 2016Q1 0,1311 3,0716 1,8696 Philippines 2009Q4 -0,0358 2,1713 1,0259 2016Q2 -0,1002 2,8362 1,7730 Philippines 2010Q1 0,1242 2,4103 1,0965 2016Q3 0,1032 2,9992 1,9545 Philippines 2010Q2 -0,0932 2,2506 1,0431 2016Q4 -0,0612 2,7233 1,8613 Philippines 2010Q3 0,0903 2,3889 1,1538 2017Q1 0,1291 3,1587 2,0862 Philippines 2010Q4 -0,0503 2,1854 1,1000 2017Q2 -0,1041 2,9510 1,9640 Philippines 2011Q1 0,1120 2,4260 1,2158 2017Q3 0,1053 3,1563 2,1702 Philippines 2011Q2 -0,1065 2,3089 1,2024 2017Q4 -0,0545 2,7927 1,9492

Dữ liệu kinh tế của Thái Lan từ năm 2005 đến 2017 cho thấy sự biến động của các chỉ số trong từng quý Trong giai đoạn 2005, chỉ số GDP có sự thay đổi nhẹ với giá trị từ -0,0303 đến 0,0748 Đến năm 2010, chỉ số này tiếp tục dao động, với mức thấp nhất là -0,0648 trong quý 2 Năm 2011, chỉ số GDP ghi nhận một số biến động tích cực, nhưng cũng có sự sụt giảm trong quý 2 với -0,0780 Từ năm 2012 đến 2017, các chỉ số tiếp tục biến đổi, với những thay đổi đáng chú ý như quý 2 năm 2013 giảm -0,0729 và quý 2 năm 2017 tăng 0,2461 Những dữ liệu này phản ánh sự phát triển kinh tế không đồng đều của Thái Lan trong suốt 12 năm qua.

Null Hypothesis: GP has a unit root

Lag Length: 4 (Automatic - based on AIC, maxlag) t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.710074 0.0799

Null Hypothesis: D(M) has a unit root

Null Hypothesis: D(DC) has a unit root

Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.731442 0.9916

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.928693 0.9998

VAR Lag Order Selection Criteria

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)

HQ: Hannan-Quinn information criterion

Test Statistic Value df Probability

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err

Restrictions are linear in coefficients

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

D(GP(-1)) 0.096421 0.212465 0.453824 0.6529 D(GP(-2)) -0.327486 0.163424 -2.003908 0.0533 D(GP(-3)) -0.205873 0.117537 -1.751564 0.0891 D(GP(-4)) -0.066302 0.093701 -0.707588 0.4842 D(M(-1)) -0.326719 0.068261 -4.786309 0.0000 D(M(-2)) -0.376887 0.074518 -5.057684 0.0000 D(M(-3)) -0.164164 0.065655 -2.500405 0.0175 D(DC(-1)) 0.074367 0.091240 0.815073 0.4209 D(DC(-2)) 0.031315 0.119917 0.261141 0.7956 D(DC(-3)) 0.294901 0.109666 2.689082 0.0111 GP(-1) -1.195028 0.240057 -4.978093 0.0000 M(-1) 0.014607 0.039007 0.374486 0.7104 DC(-1) -0.030593 0.017694 -1.729029 0.0932

D(GP(-1)) 0.739586 0.476688 1.551510 0.1298 D(GP(-2)) 0.111334 0.311974 0.356870 0.7233 D(GP(-3)) -0.484063 0.128329 -3.772058 0.0006 D(M(-1)) 0.023546 0.032891 0.715884 0.4788 D(M(-2)) 0.015772 0.030023 0.525321 0.6027 D(M(-3)) 0.015104 0.032866 0.459544 0.6487 D(DC(-1)) -0.162725 0.043858 -3.710287 0.0007 D(DC(-2)) -0.090083 0.045329 -1.987329 0.0548 D(DC(-3)) -0.053944 0.048141 -1.120549 0.2701 GP(-1) -2.426219 0.616530 -3.935282 0.0004 M(-1) 0.055274 0.015979 3.459226 0.0014 DC(-1) -0.007813 0.009529 -0.819920 0.4178

D(GP(-1)) -0.152924 0.317977 -0.480928 0.6336 D(GP(-2)) -0.350858 0.202929 -1.728972 0.0926 D(GP(-3)) -0.583205 0.102181 -5.707585 0.0000 D(M(-1)) -0.028477 0.026592 -1.070890 0.2915 D(M(-2)) -0.029968 0.029865 -1.003455 0.3225 D(M(-3)) 0.014355 0.030070 0.477383 0.6361 D(DC(-1)) -0.125599 0.069967 -1.795121 0.0813 D(DC(-2)) -0.197203 0.064243 -3.069646 0.0041 D(DC(-3)) -0.135847 0.064713 -2.099205 0.0431 GP(-1) -1.217061 0.421152 -2.889839 0.0066 M(-1) -0.015500 0.015728 -0.985491 0.3311 DC(-1) 0.036135 0.013043 2.770550 0.0089

Coefficien t Std Error t-Statistic Prob

D(GP(-1)) 0.325725 0.385435 0.845082 0.4038 D(GP(-2)) 0.142683 0.332003 0.429765 0.6700 D(GP(-3)) -0.163053 0.219988 -0.741191 0.4635 D(M(-1)) -0.275228 0.191840 -1.434674 0.1603 D(M(-2)) -0.090673 0.178157 -0.508949 0.6140 D(M(-3)) 0.091540 0.184224 0.496897 0.6224 D(DC(-1)) 0.242457 0.221349 1.095360 0.2808 D(DC(-2)) 0.062212 0.200306 0.310585 0.7580 D(DC(-3)) -0.213969 0.197736 -1.082094 0.2866 GP(-1) -1.399625 0.462041 -3.029223 0.0046 M(-1) 0.028327 0.126233 0.224404 0.8237 DC(-1) 0.008793 0.114718 0.076651 0.9393

D(GP(-1)) 0.884653 0.487001 1.816533 0.0779 D(GP(-2)) 0.360042 0.332998 1.081213 0.2870 D(GP(-3)) -0.139272 0.165272 -0.842680 0.4051 D(M(-1)) 0.145304 0.079708 1.822962 0.0769 D(M(-2)) 0.172675 0.072315 2.387828 0.0225 D(M(-3)) 0.044953 0.070559 0.637105 0.5282 D(DC(-1)) -0.129120 0.080541 -1.603172 0.1179 D(DC(-2)) -0.116945 0.078540 -1.488983 0.1454 D(DC(-3)) 0.046769 0.078388 0.596634 0.5546 GP(-1) -2.618639 0.603038 -4.342409 0.0001 M(-1) -0.190995 0.049925 -3.825608 0.0005 DC(-1) 0.186638 0.050514 3.694763 0.0007

D(GP(-1)) -0.201977 0.140176 -1.440885 0.1588 D(GP(-2)) -0.364231 0.128271 -2.839535 0.0076 D(GP(-3)) -0.071960 0.114772 -0.626978 0.5349 D(GP(-4)) 0.061162 0.092341 0.662347 0.5122 D(M(-1)) -0.328627 0.059819 -5.493689 0.0000 D(M(-2)) -0.096827 0.069576 -1.391681 0.1731 D(M(-3)) 0.101055 0.055961 1.805818 0.0798 D(DC(-1)) 0.153578 0.083268 1.844383 0.0739 D(DC(-2)) -0.191744 0.109893 -1.744829 0.0900 D(DC(-3)) 0.188915 0.105286 1.794303 0.0817 ECT(-1) -1.041318 0.223125 -4.666961 0.0000

D(GP(-1)) -1.226650 0.103717 -11.82685 0.0000 D(GP(-2)) -1.147349 0.112431 -10.20488 0.0000 D(GP(-3)) -0.965616 0.065040 -14.84649 0.0000 D(M(-1)) 0.041606 0.037658 1.104828 0.2766 D(M(-2)) 0.024738 0.035671 0.693500 0.4924 D(M(-3)) 0.000922 0.036789 0.025075 0.9801 D(DC(-1)) -0.139662 0.058346 -2.393681 0.0220 D(DC(-2)) 0.016771 0.048047 0.349063 0.7291 D(DC(-3)) 0.075718 0.049003 1.545167 0.1311 ECT(-1) -0.317520 0.270903 -1.172079 0.2489

D(GP(-1)) -0.991319 0.065958 -15.02958 0.0000 D(GP(-2)) -0.817742 0.086359 -9.469145 0.0000 D(GP(-3)) -0.812484 0.062925 -12.91201 0.0000 D(M(-1)) -0.058059 0.028371 -2.046401 0.0481 D(M(-2)) -0.016942 0.033343 -0.508118 0.6145 D(M(-3)) 0.030022 0.032390 0.926875 0.3602 D(DC(-1)) -0.072161 0.074001 -0.975143 0.3360 D(DC(-2)) -0.067284 0.062077 -1.083889 0.2856 D(DC(-3)) -0.009571 0.066878 -0.143112 0.8870 ECT(-1) -0.382690 0.204596 -1.870462 0.0696

Scaled explained SS 14.49057 Prob Chi-Square(10) 0.1518

D(GP(-1)) -0.167008 0.204438 -0.816913 0.4194 D(GP(-2)) -0.244129 0.200274 -1.218972 0.2308 D(GP(-3)) -0.316996 0.162148 -1.954975 0.0584 D(M(-1)) -0.265166 0.173461 -1.528674 0.1351 D(M(-2)) 0.198447 0.173181 1.145894 0.2594 D(M(-3)) 0.224901 0.171432 1.311896 0.1979 D(DC(-1)) 0.255354 0.198824 1.284324 0.2072 D(DC(-2)) -0.198058 0.193974 -1.021052 0.3140 D(DC(-3)) -0.343501 0.189596 -1.811750 0.0784 ECT(-1) -0.986327 0.265329 -3.717368 0.0007

D(GP(-1)) -0.927353 0.124974 -7.420347 0.0000 D(GP(-2)) -0.876753 0.142032 -6.172911 0.0000 D(GP(-3)) -0.816574 0.098197 -8.315634 0.0000 D(M(-1)) 0.014768 0.061855 0.238756 0.8126 D(M(-2)) 0.056392 0.059240 0.951929 0.3475 D(M(-3)) -0.099262 0.059415 -1.670655 0.1035 D(DC(-1)) 0.033596 0.068058 0.493636 0.6246 D(DC(-2)) -0.013687 0.066715 -0.205148 0.8386 D(DC(-3)) 0.177331 0.065809 2.694645 0.0106 ECT(-1) -0.556669 0.167920 -3.315092 0.0021

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests

Excluded Chi-sq df Prob

Null Hypothesis: MC has a unit root

Null Hypothesis: D(MC) has a unit root

D(GP(-1)) 0.946437 0.480540 1.969528 0.0568 D(GP(-2)) 0.360805 0.326224 1.106002 0.2763 D(GP(-3)) -0.153881 0.159413 -0.965296 0.3410 D(MC(-1)) 0.172040 0.090348 1.904185 0.0651 D(MC(-2)) 0.228348 0.083902 2.721616 0.0101 D(MC(-3)) 0.024150 0.083721 0.288460 0.7747 D(DC(-1)) -0.153907 0.083555 -1.841976 0.0740 D(DC(-2)) -0.174006 0.081098 -2.145634 0.0389 D(DC(-3)) 0.055751 0.083217 0.669948 0.5073 GP(-1) -2.702349 0.599162 -4.510215 0.0001 MC(-1) -0.211427 0.053427 -3.957302 0.0004 DC(-1) 0.198374 0.051698 3.837168 0.0005

D(GP(-1)) -0.938791 0.117045 -8.020751 0.0000 D(GP(-2)) -0.903989 0.135441 -6.674405 0.0000 D(GP(-3)) -0.812569 0.094133 -8.632157 0.0000 D(MC(-1)) 0.016974 0.069849 0.243014 0.8094 D(MC(-2)) 0.081047 0.068034 1.191269 0.2413 D(MC(-3)) -0.158714 0.067815 -2.340382 0.0249 D(DC(-1)) 0.030590 0.067799 0.451186 0.6546 D(DC(-2)) -0.039151 0.066733 -0.586689 0.5611 D(DC(-3)) 0.221967 0.065844 3.371108 0.0018 ECT(-1) -0.561729 0.165455 -3.395050 0.0017

Tiêu đề	Sự Phát Triển Tài Chính Và Tăng Trưởng Kinh Tế Tại Một Số Quốc Gia Đang Phát Triển Đông Nam Á
Tác giả	Hồ Thị Yến Nhi
Người hướng dẫn	PGS. TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính – Ngân hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2018
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	107
Dung lượng	0,94 MB