(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, bao gồm trung gian tài chính và thị trường tài chính, có mối liên hệ chặt chẽ 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, nó chưa được chú trọng cho đến khi Schumpeter (1911) nhấn mạnh rằng các trung gian tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc huy động vốn, tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động 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 bắt đầu từ Bagehot (1873), người nhấn mạnh tầm quan trọng của việc di chuyển vốn cho 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 Nhiều nghiên cứu thực nghiệm như Goldsmith (1969) và King và Levine (1993) cũng chỉ ra sự tương quan cao giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính Tuy nhiên, Robinson (1952) và Lucas (1988) lại mâu thuẫn với quan điểm của Bagehot và Schumpeter.

Tăng trưởng kinh tế đã được khẳng định là yếu tố quan trọng dẫn đến sự phát triển của ngành tài chính (1952) Theo Lucas (1988), các nhà kinh tế nhấn mạnh rằng sự phát triển của ngành tài chính có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế.

Triển vọng phát triển kinh tế mạnh mẽ của các quốc gia Đông Nam Á đang thu hút sự chú ý đáng kể gần đây Diễn đàn Kinh tế khu vực đã tạo ra nhiều cơ hội thảo luận và hợp tác nhằm thúc đẩy tăng trưởng bền vững và nâng cao năng lực cạnh tranh Sự gia tăng đầu tư nước ngoài và cải cách chính sách cũng góp phần quan trọng vào sự phát triển này.

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

Nhiều quốc gia trong Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN) đã ghi nhận sự tăng trưởng kinh tế nhanh chóng, với Philippines là một trong những ví dụ tiêu biểu.

Việt Nam đang trải qua sự tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ với tốc độ trên 6% mỗi năm Trong hơn hai thập kỷ qua, các quốc gia trong khu vực đã ghi nhận sự phát triển đáng kể, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, nhờ vào quá trình mở rộng kinh tế.

Trong những thập kỷ gần đây, nhiều nghiên cứu đã xem xét mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại khác nhau giữa các quốc gia và khu vực Mối quan hệ này vẫn là một vấn đề gây tranh cãi, và việc hiểu rõ tác động của phát triển tài chính đối với tăng trưởng sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách có định hướng rõ ràng hơn Đề tài “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.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, đồng thời phân tích 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

Bài 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) cùng 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 ở khu vực Đông Nam Á.

Luận văn này nghiên cứu trên mẫu gồm 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 Việc lựa chọn các quốc gia này được căn cứ vào 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

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

Việt Nam tiến hành củng cố các nghiên cứu trước đây và kiểm định tại các quốc gia đang phát triển trong khu vực, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quát và so sánh Nghiên cứu này sẽ mang lại bằng chứng hữu ích cho các nhà làm chính sách, giúp họ định hướng rõ ràng hơn trong chính sách phát triển của từng quốc gia và khu vực.

Ngoài phương pháp đo lường truyền thống tỷ lệ cung tiền M2/GDP, tác giả áp dụng một phương pháp mới là tỷ lệ cung tiền M2 trừ đi lượng tiền mặt lưu thông/GDP để nâng cao độ tin cậy của nghiên cứu Phương pháp này đã được một số tác giả quốc tế như Demetriades và Hussein (1996) cũng như Abu-Bader và Abu-Qam (2008) sử dụng, cho kết quả có ý nghĩa thống kê cao, nhưng chưa được áp dụng trong nghiên cứu tại Việt Nam.

Dữ liệu của các biến số được thu thập theo quý từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017, với thông tin năm 2017 được lấy trực tiếp từ trang web của cơ quan thống kê từng nước do chưa được cập nhật trên trang 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.

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 h

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

Tăng trưởng kinh tế trong kinh tế học được định nghĩa là sự gia tăng thu nhập của một quốc gia theo thời gian Sự gia tăng này có thể được đo lường bằng quy mô tuyệt đối hoặc tỷ lệ phần trăm, phản ánh tốc độ tăng trưởng nhanh hay chậm qua các giai đoạn khác nhau Để đánh giá 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 Chỉ số này phản ánh tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ 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, bằng các yếu tố sản xuất của chính mình GNP phản ánh tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ do công dân của quốc gia đó tạo ra, không phân biệt việc sản xuất diễn ra bên trong hay bên ngoài lãnh thổ quốc gia.

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 quá trình phát triển của kinh tế học, các nhà kinh tế học đã áp dụng nhiều lý thuyết kinh tế 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 về tăng trưởng kinh tế Adam Smith nổi tiếng với các học thuyết về “Giá trị lao động”, tạo nền tảng cho các nghiên cứu kinh tế sau này.

Theo quan điểm của ông, nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế xuất phát từ lao động Sự gia tăng cả về số lượng lực lượng lao động lẫn năng suất làm việc của họ là những yếu tố chính tạo nên sự phát triển kinh tế.

Ricardo, kế thừa tư tưởng của A Smith, đã phát triển lý thuyết kinh tế với trọng tâm vào sản xuất nông nghiệp, coi đây là ngành quan trọng nhất Ông xác định ba yếu tố đầu vào của tăng trưởng kinh tế là vốn, lao động và đất đai, trong đó đất đai là yếu tố then chốt Khi mở rộng sản xuất nông nghiệp, việc khai thác những vùng đất kém màu mỡ dẫn đến năng suất lao động giảm, làm tăng giá lương thực Sự gia tăng tiền lương danh nghĩa của công nhân sẽ làm giảm lợi nhuận của nhà tư bản, từ đó làm suy giảm động lực sản xuất và kìm hãm tăng trưởng kinh tế.

Lập luận của Ricardo chỉ ra rằng đất đai là yếu tố quyết định 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 việc tích lũy tư bản mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến sự tăng trưởng kinh tế Do vậy, đất đai được xem như là giới hạn cho sự phát triển bền vững.

• Quan điểm của trường phái Tân cố điển: h

Trong mô hình tân cổ điển, các nhà kinh tế bác bỏ quan điểm của các nhà kinh tế học cổ điển về tỷ lệ kết hợp lao động và vốn không thay đổi trong sản xuất Họ cho rằng các yếu tố đầu vào có thể kết hợp theo nhiều tỷ lệ khác nhau, và việc lựa chọn công nghệ phù hợp để kết hợp hiệu quả các yếu tố này sẽ nâng cao năng suất và gia tăng sản phẩm Quan điểm này nhấn mạnh vai trò quan trọng của tiến bộ kỹ thuật trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế.

Theo quan điểm của Keynes, tiêu dùng đóng vai trò quyết định trong việc xác định sản lượng kinh tế Ông cho rằng sự suy giảm trong hoạt động kinh tế xuất phát từ việc giảm xu hướng tiêu dùng của hộ gia đình khi thu nhập tăng Để đạt được sự ổn định và tăng trưởng bền vững trong dài hạn, cần phải thúc đẩy đầu tư và nâng cao hiệu suất của vốn so với lãi suất.

Keynes nhấn mạnh tầm 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 Đồng thời, ông ủng hộ chính sách tiền tệ mở rộng và lạm phát cao để tăng cường khối lượng tiền tệ trong lưu thông.

• Quan điểm của kinh tế học hiện đại:

Việc áp dụng chính sách Keynes đã giúp các quốc gia vượt qua khủng hoảng, nhưng việc lạm dụng vai trò của nhà nước đã làm giảm tính linh hoạt của thị trường Xu hướng hiện nay trong lý thuyết kinh tế hiện đại là sự kết hợp giữa hai trường phái, với mô hình kinh tế hỗn hợp là ví dụ tiêu biểu.

Quan điểm về sự cân bằng trong kinh tế học hiện đại xác định rằng điểm giao nhau giữa tổng mức cung và tổng mức cầu hàng hóa thường không đạt mức tiềm năng Thay vào đó, mức cân bằng thường nằm dưới sản lượng tiềm năng, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế hoạt động bình thường, với sự hiện diện của thất nghiệp và lạm phát.

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại tương đồng với mô hình kinh tế tân cổ điển, nhấn mạnh rằng các yếu tố đầu vào sản xuất như lao động, vốn, tài nguyên thiên nhiên và khoa học công nghệ quyết định tổng mức cung của nền kinh tế Thêm vào đó, lý thuyết này cho rằng thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết hoạt động kinh tế, nơi tổng cung và tổng cầu tương tác để giải quyết các vấn đề về thu nhập thực, việc làm và giá cả Tuy nhiên, xu hướng phát triển kinh tế toàn cầu cho thấy vai trò của nhà nước ngày càng quan trọng, với sự tham gia của chính phủ cần thiết để đảm bảo cơ chế thị trường hoạt động hiệu quả và khắc phục các khuyết tật vốn có.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dựa trên các nghiên cứu đã được phân tích ở chương 2, chương này sẽ thiết lập khung nghiên cứu, trình bày mẫu nghiên cứu 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 từ International Financial Statistics được công bố trên trang web của IMF (http://www.imf.org) Tác giả đã thu thập các dữ liệu quan trọng từ bảng thống kê, bao gồm GDP danh nghĩa, GDP thực, Cung tiền M2 và Tín dụng trong nước đến 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, được công bố 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 là nguồn tham khảo quan trọng để kiểm tra tính chuẩn hóa của dữ liệu.

Nghiên cứu của Al-Yousif (2002) cùng với các nghiên cứu khác chủ yếu sử dụng chuỗi dữ liệu theo năm, nhưng do hạn chế trong việc thống kê số liệu các biến số vĩ mô theo năm tại các nước Đông Nam Á, 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 của các biến số có sẵn đầy đủ trên trang web IMF Tuy nhiên, dữ liệu quý của GDP thực của Việt Nam không có sẵn, vì vậy tác giả đã sử dụng GDP danh nghĩa và chỉ số h.

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 tăng tính khái quát và hợp lý 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 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 Nghiên cứu 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 mô hình hồi quy tuyến tính.

Tăng trưởng kinh tế được đo lường qua tốc độ tăng GDP thực bình quân đầu người, giúp phản ánh sự gia tăng thu nhập của nền kinh tế trong năm Việc sử dụng GDP thực làm công cụ đo lường loại trừ yếu tố giá cả qua các năm, cho phép chúng ta thấy được sự tăng trưởng 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 trong nền kinh tế, bao gồm tiền gửi không kỳ hạn tại ngân hàng trung ương, tiền giấy, tiền kim loại lưu thông, các khoản tiền có thể sử dụng để thanh toán và tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn.

Biến này đo lường chiều sâu tài chính của khu vực trung gian tài chính, cho thấy rằng quy mô hệ thống tài chính lớn hơn sẽ tăng cường đóng góp vào hoạt động kinh tế Điều này diễn ra 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 Theo các lý thuyết và nghiên cứu, tỷ lệ cung tiền M2/GDP dự kiến sẽ có mối tương quan tích cực với tăng trưởng kinh tế.

Tỷ lệ tín dụng trong nước tới khu vực tư nhân do ngân hàng cung cấp, được tính theo GDP (DC), bao gồm các khoản vay, chứng khoán phi cổ phiếu, tín dụng thương mại và các khoản phải thu khác, tất cả đều đi kèm với yêu cầu trả nợ.

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 cho vay, nhằm đáp ứng nhu cầu giao dịch thương mại và đầu tư Chỉ số này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng của khu vực tài chính trong việc hỗ trợ sự phát triển của 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 thông qua phương pháp tự hồi quy phân phối trễ (ARDL), được giới thiệu bởi Pesaran và Smith (1998) cùng Pesaran và cộng sự (2001) Phương pháp ARDL có nhiều 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 mọi kích thước mẫu dữ liệu và khả năng ước lượng đồng thời hệ số hồi quy ngắn hạn và dài hạn trong cùng một mô hình Điều này cho phép mô hình hiệu chỉnh sai số phản ánh sự điều chỉnh ngắn hạn về cân bằng dài hạn mà không bỏ sót thông tin dài hạn.

Trong nghiên cứu này, các biến độc lập như M(t) và DC(t) cùng với biến phụ thuộc GP(t) được phân tích thông qua các sai phân và thời gian Các tham số ngắn hạn a0, a1, a2, a3 và tham số dài hạn b1, b2, b3 được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến Độ trễ của biến GP (i), M (j) và DC (k) được xác định trong khoảng từ 1 đến n1, n2, n3 Để trả lời câu hỏi nghiên cứu, luận văn áp dụng một số kiểm định theo thứ 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 vì nếu chuỗi không dừng, chúng ta chỉ có thể phân tích hành vi của nó trong một giai đoạn cụ thể mà không thể áp dụng kết quả cho các giai đoạn khác Hơn nữa, khi có nhiều chuỗi không dừng, phân tích hồi quy có thể dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo, khiến các kiểm định thống kê thông thường như t, F, DW, và R2 trở nên không đáng tin cậy, như đã chỉ ra trong nghiên cứu của Granger & Newbold (1974) và Stock & Watson (1986).

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, giúp tạo ra cái nhìn tổng quan về mẫu nghiên cứu Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến ở 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, các quốc gia cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người dao động từ 0,85% đến 9,62% Việt Nam ghi nhận mức thấp nhất -55,3% vào quý 1 năm 2008 do tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, nhưng nhờ vào sự linh hoạt và các biện pháp ứng phó kịp thời, đất nước này đã đạt được những kết quả tích cực từ giữa năm 2009 Tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người cao nhất của Việt Nam là 76,7% vào quý 4 năm 2012 Về phát triển tài chính, tỷ lệ cung tiền M2/GDP của Việt Nam trung bình từ 149% đến 511%, với mức cao nhất 755% vào quý 1 năm 2017 Tỷ lệ này đã tăng từ 314% vào quý 1 năm 2005 đến 463% vào quý 4 năm 2017, cho thấy độ sâu tài chính của Việt Nam tương đồng với Malaysia và Thái Lan, vượt trội hơn so với Indonesia và Philippines.

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

Việt Nam thuộc nhóm các quốc gia có tỷ lệ vốn tín dụng ngân hàng trên GDP cao, cùng với Malaysia và Thái Lan, gấp đôi so với các nước khác Năm 2017, NHNN Việt Nam đã đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng từ 18% lên 21%, yêu cầu sự thận trọng trong quản lý cung tiền M2 Nếu phần tăng thêm của tín dụng thấp hơn phần tăng thêm của M2, có thể dẫn đến rủi ro lạm phát 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 tại Việt Nam, cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối tương quan nghịch với hai thước đo tài chính Hệ số tương quan giữa các biến tài chính và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam đều có dấu âm, trái với kỳ vọng rằng phát triển tài chính sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, đây chỉ là quan sát thống kê ban đầu, và kết quả phân tích định lượng sẽ được thảo luận 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 có chỉ dừng tại I(0) hoặc I(1) hay không, nhằm đảm bảo tính chính xác của kiểm định đường bao Để thực hiện kiểm định này, tác giả áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller mở rộng (augmented Dickey-Fuller test) với giả thuyết H0 rằng chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị (không dừng) và giả thuyết H1 rằng chuỗi thời gian không có nghiệm đơn vị (dừng) Kết quả của 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, trong khi hai chỉ số phát triển tài chính, bao gồm tỷ lệ cung tiền M2/GDP và tỷ lệ tín dụng trong nước đối với khu vực tư nhân từ ngân hàng/GDP, không dừng ở chuỗi dữ liệu gốc mà dừng ở chuỗi sai phân cấp 1.

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

Tác giả sử dụng mô hình tự hồi quy vector không hạn chế (unrestricted VAR) để chọn độ trễ cho các biến trong mô hình 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, trong đó độ trễ k được chọn dựa trên việc tối thiểu hóa giá trị AIC.

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 h

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 cho thấy tình hình ở Việt Nam như sau:

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

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

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

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

Vì các chuỗi thời gian trong mô hình bao gồm chuỗi gốc và chuỗi dừng bậc 1, việc kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi là cần thiết 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 hỗn hợp I(0) và I(1), 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, với mức ý nghĩa 1% bác bỏ giả thuyết H0 về việc không tồn tại mối quan hệ này.

Kết quả kiểm định đường bao tại Việt Nam cho thấy giá trị thống kê F vượt quá giá trị giới hạn của đường bao ở mức ý nghĩa 1% Điều này cho phép bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1, tức là có sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết, phản ánh 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 trong phần phụ lục Bảng 4.7 tóm tắt kết quả kiểm định Bounds, cung cấp cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.

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 lý thuyết hiện tại chưa đưa ra kết quả rõ ràng về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, mà còn phụ thuộc vào đặc điểm riêng của từng quốc gia và phương pháp nghiên cứu khác nhau Do đó, cần thiết phải thực hiện các nghiên cứu riêng biệt cho từng quốc gia để cung cấp bằng chứng xác thực về mối liên hệ này.

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

Kết quả kiểm định Toda Yamamoto chỉ ra mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính tại Indonesia, Malaysia, Philippines và Việt Nam Nghiên cứu cũng phát hiện mối quan hệ nhân quả một chiều từ phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Thái Lan Những phát hiện này tương đồng với nghiên cứu của Al-Yousif (2002) về 30 quốc gia đang phát triển, cho thấy mối quan hệ nhân quả hỗn hợp giữa hai yếu tố này.

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 vào khu vực tư nhân là yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Một hệ thống ngân hàng hiệu quả sẽ hỗ trợ tăng trưởng tín dụng, từ đó kích thích 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 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 phát triển tài chính Các nghiên cứu tiếp theo nên đa dạng hóa các chỉ số đo lường phát triển tài chính, không chỉ giới hạn ở thước đo độ sâu tài chính Bên cạnh đó, do dữ liệu của nghiên cứu chỉ bao gồm 52 quan sát, chưa đủ để phân tích tác động của chiều sâu tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, nên hướng nghiên cứu tiếp theo nên sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian định kỳ hàng tháng để đảm bảo độ dài 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

In "Determinants of Economic Growth," Barro (1997) explores the key factors influencing economic expansion Bekaert, Harvey, and Lundblad (2005) investigate the impact of financial liberalization on growth, suggesting that such reforms can stimulate economic development Additionally, Bittencourt (2012) analyzes the relationship between financial development and economic growth in Latin America, questioning the validity of Schumpeter's theories in this context These studies collectively highlight the critical role of financial systems in fostering economic growth across various regions.

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

In their 2001 study published in the Journal of Applied Statistics, Ghatak and Siddiki utilized the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach to estimate virtual exchange rates in India, highlighting its effectiveness in economic analysis Additionally, Goldsmith's seminal work, "Financial Structure and Development," published in 1969 by Yale University Press, explores the relationship between financial systems and economic growth, providing foundational insights into financial development.

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 how financial systems influence growth In a later study, Hassan et al (2011) provided new insights into the connection between financial development and economic growth through panel data analysis, emphasizing the importance of robust financial institutions 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

King and Levine (1993) explore the relationship between finance and economic growth, suggesting that Schumpeter's theories may hold true Their research, published in the Quarterly Journal of Economics, emphasizes the critical role of financial systems in fostering entrepreneurship and innovation In a subsequent study, King and Levine (1993a) provide both theoretical insights and empirical evidence that highlight how access to finance enhances entrepreneurial activities, ultimately driving economic growth.

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 h

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 h

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 h

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 h

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 h

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 h

Dữ liệu thống kê về Thái Lan từ năm 2005 đến 2017 cho thấy sự biến động trong các chỉ số kinh tế Trong quý 2 năm 2005, chỉ số là -0,0303 với tỷ lệ lạm phát 4,1240, trong khi đến quý 4 năm 2017, chỉ số tăng lên 0,0320 với tỷ lệ lạm phát 4,7066 Năm 2009 chứng kiến sự giảm mạnh với chỉ số -0,2551 trong quý 1, nhưng sau đó phục hồi vào năm 2010 với chỉ số dương Những thay đổi này phản ánh sự biến động trong nền kinh tế Thái Lan, với các yếu tố như lạm phát và tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến chỉ số Từ năm 2011 đến 2017, lạm phát duy trì ở mức tương đối cao, với các chỉ số dao động từ 4,1501 đến 4,9057, cho thấy sự ổn định tương đối trong nền kinh tế sau giai đoạn khủng hoảng.

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 Test critical values: 1% level -3.577723

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 Test critical values: 1% level -3.584743

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.928693 0.9998 Test critical values: 1% level -3.600987

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 h

Test Statistic Value df Probability

Normalized Restriction (= 0) Value Std Err

Restrictions are linear in coefficients

Restrictions are linear in coefficients h

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

R-squared 0.944630 Mean dependent var -0.000501 Adjusted R-squared 0.922818 S.D dependent var 0.041241 S.E of regression 0.011458 Akaike info criterion -5.858239 Sum squared resid 0.004332 Schwarz criterion -5.307132 Log likelihood 151.6686 Hannan-Quinn criter -5.650854 F-statistic 43.30707 Durbin-Watson stat 2.014413 Prob(F-statistic) 0.000000

Obs*R-squared 4.020535 Prob Chi-Square(3) 0.2593 Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.513815 Prob F(13,33) 0.8997 Obs*R-squared 7.911898 Prob Chi-Square(13) 0.8493 Scaled explained

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

R-squared 0.963644 Mean dependent var 0.000564 Adjusted R-squared 0.951179 S.D dependent var 0.059057 S.E of regression 0.013049 Akaike info criterion -5.614417 Sum squared resid 0.005960 Schwarz criterion -5.107633 Log likelihood 147.7460 Hannan-Quinn criter -5.422902 F-statistic 77.30878 Durbin-Watson stat 1.522817 Prob(F-statistic) 0.000000

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

R-squared 0.989461 Mean dependent var -0.005477 Adjusted R-squared 0.985848 S.D dependent var 0.689332 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

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

F-statistic 1.201790 Prob F(10,36) 0.3224 Obs*R-squared 11.76314 Prob Chi-Square(10) 0.3012 Scaled explained SS 14.49057 Prob Chi-Square(10) 0.1518 h

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 Date: 09/15/18 Time: 23:31

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