Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Hệ thống tài chính và tăng trưởng kinh tế - Sử dụng kết hợp các biến tài chính để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: Phân tích, đánh giá tất cả các biến số tài chính (dựa trên sự sẵn có của dữ liệu) và tìm ra các biến số quan trọng ảnh hưởng đến dự báo tăng trưởng kinh tế. Tiếp theo là sử dụng mô hình nhân tố động tạo ra các nhân tố mới áp dụng vào mô hình MIDAS để cải thiện chất lượng dự báo so với các mô hình dự báo truyền thống.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM

- -

LÊ TUẤN ANH

HỆ THỐNG TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ:

SỬ DỤNG KẾT HỢP CÁC BIẾN TÀI CHÍNH ĐỂ DỰ BÁO

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh – Năm 2018

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HCM

- -

LÊ TUẤN ANH

HỆ THỐNG TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ:

SỬ DỤNG KẾT HỢP CÁC BIẾN TÀI CHÍNH ĐỂ DỰ BÁO

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu độc lập của riêng tôi Các số liệu

sử dụng phân tích trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng, đã công bố theo đúng quy định Các kết quả nghiên cứu trong luận văn này do tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn của Việt Nam

Học viên

Lê Tuấn Anh

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu 3

1.6 Đóng góp mới của đề tài 4

1.7 Kết cấu đề tài 4

CHƯƠNG 2 KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 6

2.1 Khung lý thuyết về vai trò của hệ thống tài chính trong phát triển kinh tế quốc gia 6

2.1.1 Vai trò của hệ thống tài chính trong phát triển kinh tế 6

2.1.2 Vì sao chọn các biến tài chính làm biến dự báo? 7

2.2 Bối cảnh kinh tế tài chính Việt Nam 10

2.2.1 Sự phát triển của các kênh dẫn vốn 10

2.2.2 Sự phát triển của các tụ điểm vốn 11

2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về dự báo tăng trưởng kinh tế 13

2.3.1 Các nghiên cứu trên dữ liệu bảng 13

2.3.2 Các nghiên cứu trên dữ liệu chuỗi thời gian 14

2.3.3 Các nghiên cứu tại Việt Nam 16

2.4 Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm 16

CHƯƠNG 3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

3.1 Dữ liệu nghiên cứu 18

3.2 Phương pháp nghiên cứu 19

3.2.1 Mô hình nhân tố động 20

3.2.2 Hồi quy MIDAS 22

3.2.3 Kết hợp dự báo 25

3.2.4 Đánh giá các dự báo 27

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 29

4.1 Thống kê mô tả 29

4.2 Giải thích sự lựa chọn các biến dự báo 39

4.3 Kết quả hồi quy 41

4.3.1 Các dự báo sử dụng các biến dự báo khác nhau 43

4.3.2 Dự báo với các quan sát dẫn dắt 49

4.3.3 Kết hợp dự báo 51

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 53

5.1 Kết luận 53

5.2 Các khuyến nghị cho hệ thống tài chính để phát triển kinh tế Việt Nam 54

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo 56

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 4 1 Tăng trưởng GDP theo quý của Việt Nam (2000 - 2016) 30 Hình 4 2 Tăng trưởng cung tiền M1 theo tháng _ 31 Hình 4 3 Tăng trưởng cung tiền M2 theo tháng _ 32 Hình 4 4 Tăng trưởng dự trữ ngoại hối theo tháng 33 Hình 4 5 Nhân tố dự báo theo tháng 34 Hình 4 6 Thay đổi chỉ số VN-Index theo ngày 36 Hình 4 7 Thay đổi tỷ giá USD/VND theo ngày 37

Hình 4 8 Nhân tố dự báo theo ngày 38 Hình 4 9 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là cung tiền M1) 45 Hình 4 10 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là cung tiền M2) 45 Hình 4 11 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là dự trữ ngoại hối Z) 46 Hình 4 12 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là nhân tố theo tháng) _ 46 Hình 4 13 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là chỉ số VN-Index) _ 47 Hình 4 14 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là tỷ giá USD) _ 47 Hình 4 15 Khả năng dự báo của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống (biến

dự báo là nhân tố theo ngày) 48

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4 1 Các sai số dự báo ngoài mẫu và so sánh giữa mô hình MIDAS và mô hình truyền thống 44 Bảng 4 2 Sai số dự báo ngoài mẫu với số lượng các quan sát dẫn dắt khác nhau 50 Bảng 4 3 Đối chiếu giữa dự báo sử dụng nhân tố và dự báo sử dụng kết hợp các biến dự báo đơn lẻ 51

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài

Dự báo tình hình kinh tế vĩ mô, đặc biệt là dự báo tăng trưởng kinh tế là một việc rất quan trọng và khó khăn đối với chính phủ của nhiều quốc gia Dự báo tăng trưởng kinh tế còn đặc biệt quan trọng đối với Việt Nam vì Việt Nam lấy mục tiêu tăng trưởng GDP là mục tiêu hàng đầu của chính phủ

Tuy nhiên, môi trường kinh tế trong và ngoài nước đã có rất nhiều thay đổi Kinh tế toàn cầu tăng trưởng chậm lại, tranh chấp thương mại thường xuyên xảy ra,

sự hội nhập kinh tế của các quốc gia ngày càng sâu rộng Bên cạnh đó, kinh tế trong nước chứng kiến một sự thay đổi lớn trong môi trường kinh doanh, sự hội nhập mạnh mẽ về kinh tế - tài chính, sự mất cân bằng về cơ cấu kinh tế ngày càng lớn Tất

cả các yếu tố này đã làm gia tăng những khó khăn trong dự báo tăng trưởng kinh tế của Việt Nam

Dự báo tăng trưởng kinh tế là một trong những chủ đề nghiên cứu quan trọng được các nhà nghiên cứu quan tâm Để dự báo chính xác tốc độ tăng trưởng kinh tế, cần quan tâm đến hai vấn đề, đó là việc lựa chọn các biến giải thích hiệu quả cho tăng trưởng kinh tế và tần số của dữ liệu

Tăng trưởng GDP bị ảnh hưởng bởi nhiều biến kinh tế: các biến số vĩ mô và các biến số tài chính Việc sử dụng một lượng lớn các biến số trên để dự báo tăng trưởng kinh tế sẽ rất phức tạp và dẫn đến vấn đề quá phù hợp và quá nhiều tham số Do đó, cần tìm ra một phương pháp để chọn ra những biến trọng yếu để đưa vào mô hình

dự báo Và trong bài luận này, tác giả sẽ chọn các biến tài chính để dự báo cho tăng trưởng kinh tế

Lý do chính mà tác giả muốn sử dụng các biến tài chính để dự báo cho tăng trưởng kinh tế Việt Nam là do mối quan hệ giữa khu vực tài chính và tăng trưởng

kinh tế luôn được các học giả trên thế giới quan tâm trong suốt một phần tư thế kỷ qua, và đây vẫn đang là một chủ đề nóng được nhiều tác giả nghiên cứu Họ đã chứng minh rằng mối quan hệ từ phát triển tài chính dẫn đến tăng trưởng kinh tế là

“khá rõ ràng” Khủng hoảng tài chính toàn cầu là một minh chứng thuyết phục nhất

về sự suy thoái tài chính sẽ dẫn đến sự suy giảm đồng loạt các khu vực khác trong nền kinh tế Chính vì thế mà hiểu được tác động của khu vực tài chính lên các hoạt động khác là một vấn đề rất quan trọng để tìm ra một phương pháp thích hợp để dự báo cho tăng trưởng kinh tế Bài luận văn này kế thừa các kết quả các ng cứu trước đây để thực hiện dự báo tăng trưởng bằng các biến tài chính vĩ mô

Ở Việt Nam, đã có rất nhiều các dự báo kinh tế được đưa ra bởi những tổ chức

uy tín như Ngân hàng Thế giới (WB), Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB), Moody’s,… Những dự báo này thường không thống nhất với nhau do mỗi tổ chức

sử dụng một mô hình dự báo riêng Các mô hình này thường được áp dụng cho tất

cả các quốc gia, nó có thể bỏ qua các đặc trưng kinh tế của từng quốc gia

Chính vì vậy, bài luận văn này hướng đến việc tìm ra một mô hình phù hợp để

dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam Mô hình dự báo trong luận văn này sẽ là một

sự tham khảo hiệu quả để chính phủ Việt Nam có thể đưa ra các mục tiêu tăng trưởng kinh tế hợp lý và thực hiện điều hành các biến vĩ mô để đảm bảo mục tiêu tăng trưởng

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: Phân tích, đánh giá tất cả các biến số tài chính (dựa trên sự sẵn có của dữ liệu) và tìm ra các biến số quan trọng ảnh hưởng đến dự báo tăng trưởng kinh tế Tiếp theo là sử dụng mô hình nhân tố động tạo ra các nhân

tố mới áp dụng vào mô hình MIDAS để cải thiện chất lượng dự báo so với các mô hình dự báo truyền thống

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Từ mục tiêu nghiên cứu, luận văn này sẽ tập trung giải quyết câu hỏi nghiên cứu sau:

Thứ nhất, những biến số tài chính nào là những biến số quan trọng sẽ sử dụng

dự báo tăng trưởng kinh tế?

Thứ hai, việc sử dụng dữ liệu có các loại tần số khác nhau (theo ngày, tháng và

quý) có làm cải thiện chất lượng dự báo?

Thứ ba, mô hình dự báo mới có những ưu điểm gì so với mô hình dự báo truyền

thống?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: tăng trưởng GDP của Việt Nam, các biến số tài chính của Việt Nam

Tác giả thực hiện nghiên cứu với dữ liệu tại Việt Nam: Tốc độ tăng trưởng GDP được lấy theo quý; dữ liệu của các biến tài chính được lấy theo ngày, tháng (tùy vào

sự sẵn có của dữ liệu) từ năm 2000 đến năm 2016

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn này sử dụng phương pháp mẫu dữ liệu hỗn hợp (mixed data sampling method - MIDAS), sử dụng trực tiếp mẫu dữ liệu hỗn hợp vào trong mô hình dự báo tăng trưởng kinh tế Phương pháp MIDAS có nhiều điểm nổi bật so với các mô hình

dự báo truyền thống Thứ nhất, MIDAS sử dụng toàn bộ dữ liệu có tần số cao, tránh được việc đánh mất thông tin và cải thiện chất lượng dự báo Thứ hai, nó có thể thực hiện dự báo tăng trưởng GDP hàng quý, bằng cách sử dụng dữ liệu kinh tế tế và tài chính của các quý gần nhất

Trong luận văn này, phương pháp phân tích nhân tố cho phép xác định một lượng giới hạn các nhân tố đại diện cho các nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP, trong khi đó phương pháp MIDAS cho phép sử dụng hiệu quả các dữ liệu tài chính với tần số khác nhau

Bài luận văn này thực hiên theo hai bước Đầu tiên phương pháp phân tích nhân

tố được sử dụng để tìm ra một lượng nhỏ các nhân tố trong bộ dữ liệu các biến tài chính Bước thứ hai, áp dụng mô hình MIDAS cho các nhân tố được tìm ra ở bước đầu tiên để thực hiện các dự báo

1.6 Đóng góp mới của đề tài

Bằng việc tổng hợp nhiều nghiên cứu được thực hiện tại các quốc gia khác trên thế giới, tác giả bài luận văn này hy vọng sẽ cung cấp thêm một mô hình mới để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam Qua đó sẽ có thêm cơ sở cho các nhà hoạch định chính sách điều hành kinh tế vĩ mô, các nhà đầu tư sẽ có các dự báo tin cậy cho các quyết định đầu tư của họ Tác giả kỳ vọng mô hình mới sẽ có chất lượng dự báo cao hơn so với các mô hình truyền thống

1.7 Kết cấu đề tài

Bài luận văn này hướng tới việc sử dụng các biến số tài chính vĩ mô để dự báo tăng trưởng kinh tế của Việt Nam Với mục tiêu này, tác giả sẽ cấu trúc bài dữ liệu làm năm chương Trong chương tiếp theo, chương 2, bài luận văn này sẽ khái quát các lý thuyết về vai trò và những ảnh hưởng của hệ thống tài chính đối với sự phát triển kinh tế của một quốc gia Cũng trong chương này, tác giả sẽ tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu được thực hiện trên dữ liệu bảng và dữ liệu chuỗi thời gian, đồng thời cũng khái quát các phương pháp được sử dụng trong các nghiên cứu này

Trong chương 3, tác giả sẽ trình bày các dữ liệu được sử dụng trong bài luận văn Chương 3 cũng mô tả các phương pháp nghiên cứu được sử dụng để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam Bài luận văn sử dụng mô hình nhân tố động để tìm ra các nhân tố cho bộ dữ liệu, sau đó sử dụng các nhân tố này áp dụng vào mô hình hồi quy MIDAS để dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam

Chương 4 sẽ thảo luận các kết quả nghiên cứu Trong chương này, tác giả cũng

sẽ chứng minh những ưu thế của mô hình MIDAS so với các phương pháp truyền thống trong việc thực hiện dự báo Chương cuối cùng, chương 5 sẽ đưa ra các kết luận cho bài nghiên cứu này

CHƯƠNG 2 KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

là chủ thể chính tạo nên tăng trưởng kinh tế Chính vì thế mà các biến tài chính sẽ là các biến dự báo tốt cho tăng trưởng GDP Dưới đây, tác giả sẽ tóm tắt các nội dung

lý thuyết đã được nhiều nhà nghiên cứu ủng hộ về sự phát triển tài chính sẽ tạo ra tăng trưởng kinh tế

2.1.1 Vai trò của hệ thống tài chính trong phát triển kinh tế

Phát triển hệ thống tài chính đóng vai trò rất quan trọng trong phát triển kinh tế của một quốc gia Sự phát triển của kinh tế và công nghệ toàn cầu đã tạo nên sự đa dạng và phức tạp của hệ thống tài chính, với sự ra đời của công nghệ FinTech và vô

số các sản phẩm tài chính phức tạp Song, chức năng cơ bản của hệ thống tài chính vẫn là: (1) trung gian kết nối giữa chủ thể thặng dư vốn và chủ thể thiếu hụt vốn; và (2) hệ thống tài chính giúp chia sẻ rủi ro của các khoản đầu tư

Cấu trúc của hệ thống tài chính

Nguồn: Allen, Franklin; Douglas Gale (2001)

2.1.2 Vì sao chọn các biến tài chính làm biến dự báo?

Có ít nhất hai lý do để giải thích vai trò của các biến tài chính trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế Thứ nhất, việc thắt chặt các điều kiện tài chính và tín dụng làm giới hạn khả năng kinh doanh của doanh nghiệp cũng như chi tiêu của hộ gia đình Thứ hai, giá cả của các tài sản tài chính phản ánh lợi nhuận kỳ vọng của các công ty, điều này liên quan đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia

Bên cạnh đó, hệ thống tài chính đóng một vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng thị trường tài chính và các định chế tài chính có thể hạn chế các vấn đề bất cân xứng thông tin và các chi phí giao dịch, từ

đó đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế Đặc biêt, hệ thống tài chính giúp (i) mở rộng trao đổi hàng hóa và dịch vụ thông qua việc cung cấp các dịch vụ thanh toán; (ii) huy động các khoản tiết kiệm từ lượng lớn các nhà đầu tư; (iii) tập hợp và xử lý thông tin của các doanh nghiệp và các khoản đầu tư có tỷ suất sinh lợi cao, từ đó phân bổ các khoản tiết kiệm đến những chủ thể sử dụng vốn hiệu quả nhất; (iv) quản

Thị trường tài chính

Trung gian tài chính Kênh gián tiếp

Kênh trực tiếp

Chủ thể thiếu hụt vốn Chủ thể thặng

dư vốn

lý các khoản đầu tư và kiểm soát hoạt động điều hành doanh nghiệp; và cuối cùng (iv) là đa dạng hóa và làm giảm thiểu rủi ro

Tuy nhiên, vẫn còn một số nhà kinh tế chưa đồng ý với vai trò của lĩnh vực tài chính trong việc phát triển kinh tế của một quốc gia Mối quan hệ giữa tiến bộ tài chính và phát triển kinh tế vẫn còn là một vấn đề gây tranh luận Thế nhưng, đa số các nhà nghiên cứu trên thế giới đã nhấn mạnh vai trò của sự phát triển tài chính tài chính trong việc cải thiện phân loại các khoản đầu tư, làm giảm việc đầu tư vào các tài sản không hiệu quả, huy động các khoản tiết kiệm trong dân chúng và thúc đẩy phát triển công nghệ trong lĩnh vực tài chính, qua đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Điển hình là R Espinoza và cộng sự (2009) đã khẳng định vai trò của các biến tài chính trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế

2.1.2.1 Tác động của phát triển tài chính lên tăng trưởng kinh tế

Sự tự do hóa thị trường tài chính cho phép những người gửi tiết kiệm và nhà đầu

tư gia tăng việc sử dụng dịch vụ của các trung gian tài chính, qua đó dòng vốn sẽ luân chuyển hiệu quả trong nền kinh tế Điều này sẽ khuyến khích tiết kiệm và hạn chế việc tích lũy vốn, cải thiện hiệu quả phân bổ đầu tư bằng việc luân chuyển vốn

từ khu vực có hiệu quả thấp sang khu vực có hiệu quả cao Hiệu quả cũng như là mức vốn đầu tư vì vậy được kỳ vọng sẽ gia tăng cùng với sự phát triển tài chính do

sự tự do hóa mang lại Những lợi ích này bao gồm hạn chế các chủ thể tự đầu tư với

tỷ suất sinh lợi thấp hoặc thậm chí là âm, khuyến khích những người tiết kiệm đầu

tư vào thị trường vốn hơn là gửi tiền vào các ngân hàng thương mại hoặc các tổ chức của nhà nước, từ đó làm giảm chi phí sử dụng vốn và sự phân cách của thị trường tài chính

Phát triển hệ thống tài chính tạo điều kiện đa dạng hóa danh mục đầu tư cho người tiết kiệm giảm rủi ro, và cung cấp nhiều lựa chọn hơn cho các nhà đầu tư gia

tăng lợi nhuận Một chức năng quan trọng khác của hệ thống tài chính là thu thập và

xử lý thông tin về các dự án đầu tư tốt một cách hiệu quả về chi phí, qua đó làm giảm chi phí đầu tư của các dự án

Mức độ phát triển của một nền kinh tế được xác định bằng số lượng cũng như chất lượng của các dự án đầu tư Nới lỏng các rào cản tín dụng, đặc biệt là vốn luân chuyển được kỳ vọng sẽ cải thiện chất lượng phân bổ nguồn lực, do đó làm giảm lỗ hổng sản lượng từ mức thực tế đến mức sản lượng tiềm năng

Nhìn chung, hệ thống tài chính có năm chức năng phổ biến Thứ nhất, chúng cung cấp thông tin về các khoản đầu tư tiềm năng Thứ hai, hệ thống tài chính huy động và phân bổ các khoản tiết kiệm Thứ ba, chúng kiểm soát các các khoản đầu tư

và hoạt động quản trị doanh nghiệp sau khi cung cấp các nguồn tài trợ Thứ tư, hệ thống tài chính tạo thuận lợi trong các giao dịch tài chính, đa dạng hóa và quản trị rủi ro Thứ năm, chúng thúc đẩy trao đổi hàng hóa và dịch vụ

Mặc dù tất cả các hệ thống tài chính đều có năm chức năng này nhưng mức độ tác động lên tăng trưởng kinh tế của một quốc gia còn tùy thuộc vào các đặc điểm cơ bản của hệ thống tài chính đó Có ba đặc điểm của hệ thống tài chính ảnh hưởng đến mức độ tác động của năm chức năng trên lên tăng trưởng kinh tế, đó là (i) quy mô của các trung gian tài chính; (ii) sự hiệu quả của các trung gian tài chính và (iii) các thành phần của các trung gian tài chính

2.1.2.2 Tài chính, các định chế và tăng trưởng kinh tế

Một thực tế được chấp nhận rộng rãi rằng các yếu tố về vốn con người và sự thay đổi công nghệ không thể giải thích đầy đủ về sự khác biệt trong tăng trưởng kinh tế của các quốc gia Các định chế và lĩnh vực tài chính đang nổi lên như là những yếu tố quyết định cơ bản đến tăng trưởng kinh tế trong các nghiên cứu gần đây

Các định chế là trung tâm của cuộc chơi trong xã hội mà các chủ thể tương tác với nhau và định hình các hành vi kinh tế Chúng được xem như là các “công nghệ mang tính xã hội” trong các hoat động kinh tế, liên quan chủ yếu đến con người hơn

là các công nghệ thuần túy Khi các quy tắc trên thị trường tài chính bị thay đổi thường xuyên và không được coi trọng, hoặc khi xảy ra các gian lận, thị trường sẽ không hoạt động tốt, sự không chắc chắn sẽ cao và việc phân bổ nguồn lực sẽ bị hạn chế

Các trung gian tài chính giữ một chức năng quan trọng trong qua trình phát triển kinh tế, đặc biệt là sự phân bổ vốn đến nơi có hiệu quả sử dụng vốn cao nhất Việc gia tăng các công cụ tài chính làm giảm các chi phí giao dịch và chi phí thông tin, trong khi đó thị trường tài chính hiệu quả hơn sẽ giúp các chủ thể kinh tế dễ dàng phòng ngừa rủi ro và gia tăng các khoản đầu tư, qua đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế

2.2 Bối cảnh kinh tế tài chính Việt Nam

2.2.1 Sự phát triển của các kênh dẫn vốn

Sau hơn ba mươi năm đổi mới, kinh tế Việt Nam đã có những bước phát triểm vượt bậc, với những thành tựu rất đáng ghi nhận trên nhiều phương diện kinh tế - xã hội, đặc biệt là lĩnh vực tài chính – ngân hàng Hệ thống các định chế tài chính tại Việt Nam phát triển rất mạnh cả về quy mô lẫn chất lượng

Các quy định pháp luật trong các hoạt động tài chính cũng nhanh chóng được hoàn thiện để phù hợp với những thông lệ quốc tế Quản lý nhà nước trên thị trường tài chính được thể chế hóa, các cơ quan nhà nước có sự phối hợp tốt để tăng sự hiệu quả trên thị trường tài chính Ngoài ra, trong các cơ chế giám sát này, cũng phải kể đến vai trò của các nhà đầu tư, các công ty kiểm toán, các cơ quan xếp hạng tín nhiệm,… đã làm tăng sự minh bạch trong thị trường

Thị trường tài chính Việt Nam cũng đã phát triển khá đầy đủ so với các thị trường kiểu mẫu, với sự xuất hiện của các ngành dịch vụ ngân hàng, bảo hiển, dịch

vụ kế toán – kiểm toán và tư vấn tài chính chuyên nghiệp

Sự ra đời của thị trường chứng khoán năm 2000 đánh dấu bước chuyển mình lớn của Việt Nam trong việc phát triển thị trường tài chính, đóng góp vào sự phát triển chung của toàn ngành tài chính – ngân hàng Các doanh nghiệp Việt Nam cũng

đã bắt đầu quan tâm đến việc huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán bên cạnh các kênh truyền thống là vay vốn ngân hàng để đa dạng hóa nguồn vốn phục

vụ cho hoạt động sản xuất - kinh doanh

Bên cạnh sự phát triển của thị trường tài chính, số lượng các trung gian hỗ trợ thị trường cũng gia tăng đáng kể, vơi sự ra đời của nhiều công ty chứng khoán, các công ty quản lý quỹ, các công ty bảo hiểm,… Đặc biệt, thị trường bảo hiểm phát triển rất nhanh chóng cả về quy mô và phạm vi hoạt động, với đa dạng các sản phẩm bảo hiểm nhân thọ và phi nhân thọ Thị trường trái phiếu cũng có bước phát triển tích cực Bên cạnh các loại trái phiếu chính phủ, hiện nay cũng đã có nhiều doanh nghiệp huy động vốn thông qua phát hành trái phiếu doanh nghiệp

Hệ thống ngân hàng cũng phát triển rất nhanh chóng trong những năm gần đây với sự cải tiến sâu sắc trong các dịch vụ ngân hàng Các dịch vụ ngân hàng giờ đây

đã rất quen thuộc với người dân Việt Nam, tạo ra sự lưu thông hiệu quả của dòng tài chính quốc gia, góp phần rất lớn cho việc phát triển kinh tế xã hội

2.2.2 Sự phát triển của các tụ điểm vốn

2.2.2.1 Khu vực tài chính nhà nước

Hệ thống quản lý tài chính công được đổi mới mạnh mẽ trên nhiều phương diện, dần dần phù hợp với các thông lệ quốc tế về quản lý thu – chi ngân sách cũng như các vấn đề khác liên quan đến an ninh, an toàn tài chính quốc gia Ngoài ra, cổ phần

hóa doanh nghiệp nhà nước được ưu tiên đẩy mạnh trong những năm gần đây nhằm đảm bảo minh bạch trong quản lý tài chính quốc gia

2.2.2.2 Khu vực tài chính tư nhân

Bên cạnh khu vực tài chính nhà nước, khu vực tài chính tư nhân cũng có những bước phát triển đáng kể do sự tiếp cận của hệ thống tài chính Việt Nam với các thị trường tài chính tiên tiến trên thế giới cũng như những cải cách mạnh mẽ trong hệ thống pháp luật về kinh tế - tài chính Tại Việt Nam, hệ thống tài chính ngày càng kết nối mạnh mẽ các khoản tiết kiệm, tiêu dùng và đầu tư Điều này đã góp phần rất lớn để Việt Nam tăng trưởng rất nhanh trong gần hai thập kỷ trở lại đây

Sự phát triển tính minh bạch của thị trường tài chính đã góp phần làm giảm số lượng các doanh nghiệp làm ăn kém hiệu quả, trong đó có doanh nghiệp nhà nước Cùng với đó, các chính sách hướng tới ổn định tài chính đã góp phần làm gia tăng

kỳ vọng của người dân, từ đó kích thích đầu tư và tiêu dùng, mang tới sự tăng trưởng cao cho kinh tế Việt Nam

2.2.2.3 Khu vực tài chính nước ngoài

Các mô hình tăng trưởng dựa vào yếu tố vốn trong điều kiện tích lũy trong nước của Việt Nam còn thấp, tất yếu sẽ dẫn đến nhu cầu vốn từ bên ngoài để phát triển kinh tế, bao gồm các khoản nợ và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài Trong tổng số dư

nợ nước ngoài, phần nợ của chính phủ và nợ do chính phủ bảo lãnh chiếm gần 90% tính đến trước năm 2007, nhưng con số này đã giảm xuống khoảng 70% trong những năm gần đây

Đối với dòng vốn đầu tư nước ngoài, cùng với xu hướng toàn cầu hóa về tài chính trên thế giới và Việt Nam cũng đã thực hiện các chính sách thu hút đầu tư nước ngoài, điều này đã góp phần làm gia tăng đáng kể lượng vốn FDI vào Việt

Nam kể từ năm 2006 đến nay Tuy nhiên, lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài cũng rất nhạy cảm theo những biến động của thị trường tài chính quốc tế Sự biến động bất thường này không chỉ gây ra những khó khăn trong thị trường tài chính trong nước mà còn gây căng thẳng trong tỷ giá, làm gia tăng rủi ro tỷ giá, tác động xấu đến hệ thống tài chính và tăng trưởng kinh tế của quốc gia

Tóm lại, sự phát triển của hệ thống tài chính đã mang lại nhiều ảnh hưởng tích cực trong sự phát triển các hoạt động sản xuất – kinh doanh và tiêu dùng, qua đó đẩy nhanh phát triển kinh tế quốc gia Sự gia tăng vốn cho tăng trưởng kinh tế cùng với

sự quản lý phù hợp của chính phủ đã góp phần xây dựng Việt Nam thành một thị trường tài chính sôi động, dần tiếp cận với các thị trường tài chính phát triển trên thế giới

2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm về dự báo tăng trưởng kinh tế

Các thảo luận về chủ đề sự phát triển của hệ thống tài chính sẽ tạo ra sự tăng trưởng kinh tế là một chủ đề nóng trong hơn một thế kỷ nay Các nghiên cứu tìm cách dự báo chính xác tăng trưởng kinh tế của một quốc gia hoặc một khu vực liên tục được thực hiện Các học giả đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau trong mô hình dự báo của họ, như là mô hình VAR, mô hình hồi quy với các loại dữ liệu tần

số khác nhau – MIDAS, mô hình tự hồi quy,… Phần dưới đây tác giả sẽ khái phát một số nghiên cứu tiêu biểu về chủ đề “sử dụng các biến số tài chính dự báo tăng trưởng kinh tế”

2.3.1 Các nghiên cứu trên dữ liệu bảng

Liên quan đến việc sử dụng các biến tài chính để dự báo kinh tế của một khu vực, bài nghiên cứu “Vai trò của các biến tài chính trong dự báo các hoạt động kinh tế” của Raphael Espinoza và cộng sự (2009), họ đã tìm thấy rằng các biến tài chính

có mức sai số dự báo nhỏ hơn khi dự báo tăng trưởng kinh tế Mỹ (đặc biệt đối với khoảng dự báo là 5 và 11 quý) Độ mạnh dự báo của các biến số tài chính tăng lên khi những thay đổi của chúng đồng bộ với các quốc gia khác hoặc đồng bộ với các chỉ báo tài chính khác Trong khi đó, khả năng dự báo tăng trưởng kinh tế của các biến tài chính tương đối yếu ở khu vực sử dụng đồng tiền chung châu Âu – UEROZONE

O´lan T Henry và các cộng sự (2004) đã thực hiện dự báo tăng trưởng GDP bằng các tỷ suất sinh lợi thị trường tại các nước OECD và 5 nước Đông Nam Á Họ

đã sử dụng bộ dữ liệu bảng theo quý của 27 quốc gia để kiểm định liệu tỷ suất sinh lợi thị trường có dự báo tốt cho tăng trưởng kinh tế Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng

có mối quan hệ dương và có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lợi thị trường và tăng trưởng GDP nhưng hầu hết các mối quan hệ là tương đối yếu Cũng trong nghiên cứu này, khi các tác giả thực hiện hồi quy phi tuyến thì các kết quả trên có ý nghĩa thống kê rất cao Đây là một nghiên cứu tiêu biểu để các nghiên cứu sau này về dự báo tăng trưởng kinh tế có đủ cơ sở để đưa tỷ suất sinh lợi thị trường vào mô hình dự báo

2.3.2 Các nghiên cứu trên dữ liệu chuỗi thời gian

Trong một nghiên cứu sử dụng các biến tài chính để dự báo tăng trưởng được thực hiện tại nền kinh tế mở nhỏ, Phần Lan, hai tác giả Petri Kuosmanen và Juuso Vataja (2014) đã chỉ ra sự hữu dụng của các thông tin thị trường tài chính để dự báo tăng trưởng kinh tế Hai ông phát hiện ra rằng việc lựa chọn các biến tài chính phù hợp để dự báo phụ thuộc vào bối cảnh kinh tế Phần Lan từng thời kỳ Trong những giai đoạn kinh tế ổn định, lãi suất ngắn hạn và các giá trị quá khứ của tăng trưởng kinh tế đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo tăng trưởng GDP Ngược lại, trong những giai đoạn kinh tế bất ổn, chênh lệch lãi suất các kỳ hạn và tỷ suất sinh lợi thị trường được sử dụng để dự báo tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, việc kết hợp tỷ suất

sinh lợi thị trường với các chỉ báo tài chính khác cũng làm cải thiện chất lượng dự báo Bên cạnh đó, lãi suất dài hạn có ý nghĩa dự báo trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu Một kết luận quan trọng được rút ra trong nghiên cứu này là tùy vào tình hình kinh tế mà lựa chọn mô hình và các biến tài chính thích hợp

Trong bài nghiên cứu về dự báo tăng trưởng kinh tế và lạm phát của Trung Quốc, P Higgins và cộng sự (2016) đã chỉ ra rằng tác động của lãi suất lên tổng thể nền kinh tế tương đối yếu trong khi những thay đổi trong cung tiền M2 lại có những tác động đáng kể Điều này chỉ ra rằng, cung tiền M2 sẽ được ưa thích sử dụng hơn

so với lãi suất khi thực hiện dự báo tăng trưởng kinh tế

Một câu hỏi đặt ra là việc sử dụng dữ liệu tài chính theo ngày có làm cải thiện chất lượng dự báo tăng trưởng GDP? Luis M Gomez-Zamudio và Raul Ibarra (2017) đã chỉ ra rằng việc sử dụng các biến tài chính theo ngày sẽ làm cải thiện chất lượng dự báo tăng trưởng GDP ở Mexico Cụ thể, trong nghiên cứu này, họ đã sử dụng mô hình MIDAS kết hợp với các thông tin tài chính theo ngày để thực hiện dự báo tăng trưởng kinh tế cho một và bốn quý tới Họ đã chứng minh được việc sử dụng mô hình MIDAS cùng với các dữ liệu tài chính theo ngày có độ chính xác cao hơn so với các mô hình sử dụng dữ liệu có cùng tần số Tuy nhiên, họ nhận thấy rằng việc sử dụng mô hình MIDAS với các quan sát dẫn dắt có độ chính xác tương

tự so với mô hình MIDAS không có các quan sát dẫn dắt

Trong nghiên cứu về dự báo tăng trưởng GDP của Trung Quốc, Yu Jiang và các cộng sự (2017) đã tạo ra các nhân tố động từ một lượng lớn các biến vĩ mô và biến tài chính, sau đó sử dụng các nhân tố này vào trong mô hình MIDAS để dự báo tăng trưởng kinh tế Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, khi sử dụng các nhân tố động và

mô hình MIDAS thì độ chính xác của các dự báo sẽ cao hơn so với các mô hình truyền thống Đặc biệt, dự báo với các quan sát dẫn dắt có độ chính xác cao nhất

2.3.3 Các nghiên cứu tại Việt Nam

Dự báo kinh tế luôn là mối quan tâm lớn không chỉ của các nhà nghiên cứu mà còn của các nhà hoạch định chính sách trên thế giới Có rất nhiều mô hình dự báo được đưa ra để cải thiện chất lượng dự báo, và mỗi mô hình có những thuận lợi và bất lợi riêng Các nhà nghiên Việt Nam cũng đang cố gắng tìm ra một mô hình tốt nhất để dự báo tăng trưởng kinh tế của Việt Nam Điển hình là bài nghiên cứu của

Vũ Thị Thu Hằng và cộng sự (2013) đã thực hiện dự báo tăng trưởng GDP và lạm phát của Việt Nam bằng hai mô hình: Mô hình VAR và mô hình Bayesian VAR (BVAR) Các tác giả đã chứng minh được rằng mô hình BVAR có độ chính xác dự báo cao hơn mô hình VAR, cả khi dự báo lạm phát lẫn dự báo tăng trưởng GDP Các sai số dự báo của mô hình BVAR nhỏ hơn nhiều so với mô hình VAR trong các

dự báo từ một đến bốn kỳ về tương lai

2.4 Tổng hợp kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Nhìn chung, không có một mô hình hoàn hảo nào có thể áp dụng cho tất cả các quốc gia trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, đã có nhiều nghiên cứu chứng minh được độ mạnh dự báo của các biến tài chính Việc sử dụng biến tài chính nào để thực hiện dự báo sẽ tùy thuộc vào quy mô kinh tế, đặc thù chính sách tiền tệ, hệ thống tài chính của mỗi quốc gia,… Qua tham khảo các nghiên cứu ở phần trên, tác giả nhận thấy rằng các biến tài chính thường được sử dụng làm biến

dự báo đó là: cung tiền, tỷ suất sinh lợi thị trường và tỷ giá Còn xét về mô hình nghiên cứu được lựa chọn sẽ tùy thuộc vào quan điểm của mỗi tác giả nhưng chưa

có mô hình nào được chứng minh là tối ưu

Tại Việt Nam, nhiều học giả cũng như các nhà hoạch định chính sách luôn muốn tìm ra một mô hình dự báo tăng trưởng GDP có chất lượng dự báo tốt nhất Đặc biệt, tác giả Vũ Thị Thu Hằng và cộng sự (2013) đã khẳng định độ chính xác dự

báo của mô hình BVAR so với mô hình VAR trong việc dự báo tăm trưởng kinh tế

và lạm phát tại Việt Nam

Trong những năm gần đây, có nhiều tác giả, điển hình là Yu Jiang và các cộng

sự (2017) đã sử dụng mô hình MIDAS để dự báo tăng trưởng GDP của nhiều quốc gia trên thế giới Và trong luận văn này, tác giả muốn áp dụng mô hình mới này để thực hiện dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam Do kinh tế Việt Nam có những nét tương đồng so với kinh tế Trug Quốc, tác giả bài luận văn này quyết định sử dụng phương pháp nghiên cứu tương tự Yu Jiang và các cộng sự (2017) Bài luận văn này sẽ sử dụng mô hình nhân tố động và mô hình MIDAS để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam Tuy nhiên, tác giả sẽ chỉ sử dụng các biến số tài chính và chỉ sử dụng một số biến có khả năng dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam

CHƯƠNG 3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu tăng trưởng GDP hàng quý của Việt Nam được thu thập từ trang web của Ngân hàng Phát triển châu Á – ADB Các biến tài chính được sử dụng trong mô hình dự báo sẽ được chọn dựa trên các tài liệu nghiên cứu trước đây và độ mạnh dự báo của chúng, như là cung tiền, tỷ suất sinh lợi thị trường,… Tăng trưởng theo tháng của các biến tài chính được tính toán dựa trên tỷ lệ tăng trưởng so với cùng kỳ năm trước để loại trừ yếu tố mùa

Danh sách các biến tài chính được chọn sử dụng trong bài nghiên cứu

Tên biến Ký hiệu Tần số Thời gian Nguồn dữ liệu

Ngân hàng phát triển châu Á - ADB

3.2 Phương pháp nghiên cứu

Để tìm ra một mô hình phù hợp cho dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam, bài luận văn này sẽ tập trung vào ba bước chính:

Bước đầu tiên, tác giả sử dụng mô hình nhân tố động để tìm ra từ một đến hai

nhân tố đại diện cho những biến số tài chính có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam Đây là bước quan trọng nhất để tạo ra một mô hình dự báo tốt

Trong các nghiên cứu trước đây, nhiều học giả đã sử dụng các mô hình cũng như các biến số khác nhau để dự báo cho tăng trưởng kinh tế Các kết quả thực nghiệm cũng chỉ ra rằng có rất nhiều biến tài chính có thể được sử dụng làm biến dự báo cho mô hình Tuy nhiên, nếu đưa tất cả các biến số này vào để thực hiện dự báo

sẽ dẫn đến mô hình có vấn đề về “quá nhiều biến” và “quá phù hợp” Nhưng nếu chỉ

sử dụng một vài biến số, mô hình sẽ bỏ sót các thông tin có giá trị dự báo Việc tạo

ra các nhân tố dự báo bằng mô hình nhân tố động sẽ khắc phục được hai khó khăn này

Qua bước thứ hai, tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy với dữ liệu hỗn hợp –

MIDAS để thực hiện dự báo tăng trưởng kinh tế Trong phần này, tăng trưởng GDP được lấy theo quý, các biến dự báo có dữ liệu theo tháng hoặc theo ngày

Trong các mô hình dự báo truyền thống, tần số dữ liệu GDP và các biến dự báo

là giống nhau Những mô hình truyền thống tương đối đơn giản và dễ hiểu Tuy nhiên, những mô hình này chưa tối ưu vì đã bỏ qua sự biến động của số liệu trong

kỳ, và điều này đã được khắc phục bằng mô hình MIDAS

Bước cuối cùng sẽ kiểm tra chất lượng dự báo của các mô hình MIDAS sử dụng

nhân tố dự báo ở bước một so với mô hình MIDAS kết hợp các biến dự báo đơn lẻ

Ngoài ra, tác giả sẽ sử dụng hai chỉ số là căn bậc hai của trung bình sai số bình phương – RMSE và hệ số bất ổn Theil để đánh giá chất lượng của các mô hình dự báo

Sau đây, tác giả sẽ mô tả chi tiết phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài luận văn này

3.2.1 Mô hình nhân tố động

Bài luận văn sử dụng mô hình nhân tố động (DFM) để tìm ra các nhân tố dự báo

từ bộ dữ liệu tài chính Mô hình nhân tố động có hai điểm thuận lợi Thứ nhất, mô hình này cho phép tự tương quan và phương sai thay đổi Thứ hai, nó cho phép các

hệ số thay đổi theo thời gian, giải quyết hiệu quả vấn đề chuỗi dữ liệu không dừng hoặc tồn tại điểm gãy cấu trúc Mô hình nhân tố động được cho bởi công thức:

( ) ( ) ( )

 λi(L)ft được gọi là thành phần chung của chuỗi thứ i,

 và uit được gọi là thành phần đặc trưng của chuỗi thứ i

ft là nhân tố động tại thời gian t ft cùng thay đổi với một lượng lớn các biến tài chính và có thể được sử dụng như một biến dự báo tăng trưởng GDP

Đặt ( ) là vector rx1 của các nhân tố tĩnh và ( ) trong đó là ma trận hệ số Nxk của trễ thứ i trong Λ(L), sau đó chúng ta có phương trình tĩnh sau

( ) Ước lượng các thành phần chính của Ft có thể được rút ra bằng cách giải bài toán bình phương bé nhất đó

Số lượng các nhân tố (r) cần được xác định trước khi ước lượng các nhân tố Bai

và Ng (2002) đã phát triển một nhóm các ước lượng r được xác định bởi điều kiện thông tin được sử dụng để lựa chọn mô hình Số lượng các nhân tố được ước lượng ( ̂ ) có thể tìm được bằng việc tối thiểu hóa điều kiện thông tin sau đối với r

̂ ( ) ( ) ( ̂( ) ̂( )) ( ) ( )trong đó ( ̂( ) ̂( )) là bình phương bé nhất được cho trong phương trình (3) được đánh giá tại các ước lượng thành phần chính ( ̂( ) ̂( )) khi số lượng nhân tố

là r và p(N, T) là hàm phạt để mà ( ) và ( ) ( )

Điều kiện thông tin được đề xuất bởi Bai và Ng (2002) được sử dụng để xác định số lượng nhân tố đối với dữ liệu bảng lớn Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng điều kiện thông tin Bai-Ng có thể cho ra các kết quả không đủ mạnh khi

áp dụng trong thực tế Alessi và cộng sự (2009) đề xuất điều kiện thông tin thay thế cung cấp các kết quả mạnh hơn để xác định số lượng nhân tố Điều kiện thông tin đề xuất bởi Alessi và cộng sự (2009) là

( ) ( ̂( ) ̂( )) ( ) ( ) trong đó c là một hằng số dương làm tăng độ mạnh hàm phạt Đối với mỗi giá trị của

( )

Phương trình (7) đo lường độ bất ổn của số lượng nhân tố ước lượng khi các mẫu con của mẫu dữ liệu được xem xét Khi c tăng, số lượng nhân tố tối ưu được xác định bằng cách tìm kiếm sự xuất hiện đầu tiên của vùng c (bên cạnh vùng c cực nhỏ) trong đó số lượng nhân tố ước lượng ̂ ổn định qua các giá trị c và các mẫu con khác nhau (nghĩa là ̂ là hằng số và = 0) Thủ tục ước lượng số nhân tố có thể cung cấp nhiều các ước lượng mạnh hơn phương pháp Bai-Ng

3.2.2 Hồi quy MIDAS

Các nhân tố hàng ngày và hàng tháng đạt được bằng mô hình DFM có thể được

sử dụng như là các biến dự báo tăng trưởng GDP bằng việc sử dụng mô hình hồi quy MIDAS Đặt

 là tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng quý tại quý t

 biểu thị giá trị biến dự báo theo tháng trong tháng thứ j tính lùi từ quý

t, trong đó tháng cuối trong quý t tương ứng với j=0

Sử dụng các biến dự báo theo tháng, tăng trưởng GDP theo h bước tiếp theo sử dụng hồi quy MIDAS( , )

Đặt là giá trị biến dự báo theo ngày vào ngày thứ j tính ngược từ quý t, trong

đó ngày cuối cùng trong quý t tương ứng với j=0 Dự báo tăng trưởng GDP h bước tiếp theo sử dụng hồi quy MIDAS( , ) với các biến dự báo theo ngày là

tăng tham số trong trường hợp và lớn Để giải quyết vấn đề quá nhiều tham

số, Ghysels và cộng sự (2004) giới thiệu sơ đồ trọng số theo hướng dữ liệu, dự báo tuyến tính dữ liệu tần số cao , lên dữ liệu tần số thấp với số ít tham số Mô hình hồi quy MIDAS( , ) theo quý/ tháng là

trong đó ( ) là một hàm của vector các tham số biểu thị tỷ trọng của hoặc

và β trong hệ số chung Sự xác định của tham số β yêu cầu ∑ ( ) và

∑ ( ) Các lựa chọn tham số hóa hàm trọng số bao gồm đa thức MIDAS không bị chặn, hàm mật độ xác suất Beta chuẩn, đa thức Almon đã đượcc chuẩn hóa theo hàm mũ, đa thức với các hàm từng bước,… Ghysels và cộng sự (2006) cung cấp các thảo luận chi tiết về sơ đồ tỷ trọng Bài nghiên cứu này sử dụng hàm mật độ xác suất Beta chuẩn:

( ) ( ⁄ )

∑ ( ⁄ ) (( | )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

trong đó K là số biến dự báo đã lấy trễ trong (10) và (11), nó yêu cầu và trong hàm mật độ xác suất Beta chuẩn Các tham số, ( ) của mô hình hồi quy MIDAS được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất phi tuyến

Một thuận lợi khác của hồi quy MIDAS là kết hợp thông tin thực tế của các biến kinh tế theo ngày và theo tháng, đó là cập nhật các dự báo khi có những thông tin mới được công bố Phương pháp này được gọi là hồi quy MIDAS với các quan sát dẫn dắt (leads), được giới thiệu bởi Clements và Galvão (2008), bởi vì thực tế rằng các thông tin theo ngày và theo tháng giữa quý t và t +1 được sử dụng Mô hình hồi quy MIDAS( , , ) theo quý/tháng với các quan sát dẫn dắt theo tháng là

có các quan sát dẫn dắt theo tháng hoặc theo ngày được sử dụng, phương trình (13)

và (14) tương đương (10) và (11), và nếu JX = 2 thì 2 quan sát dẫn dắt theo tháng hoặc 2m/3 số quan sát dẫn dắt theo ngày được sử dụng để dự báo

3.2.3 Kết hợp dự báo

Mô hình dự báo đưa ra trong phần 3.2.2 sử dụng một biến dự báo; tuy nhiên, việc sử dụng nhiều biến để dự báo có thể cung cấp các kết quả chính xác hơn bởi vì

có nhiều thông tin được sử dụng Có hai cách để kết hợp các biến trong mô hình dự báo bằng việc sử dụng mô hình hồi quy MIDAS, hồi quy MIDAS đa biến và kết hợp

dự báo của các hồi quy MIDAS đơn biến

Hồi quy MIDAS đa biến mở rộng hồi quy MIDAS đơn biến bằng việc đưa vào các biến dự báo như là các biến giải thích trong hồi quy, nhưng có thể dẫn đến vấn

đề gia tăng tham số khi số lượng các biến dự báo lớn Kết hợp dự báo là việc tạo ra các dự báo trung bình theo tỷ trọng bằng việc sử dụng hồi quy MIDAS đơn biến với các biến dự báo khác nhau Kết hợp dự báo dễ dàng và đơn giản để triển khai và thường có thể cung cấp dự báo ổn định hơn trong trường hợp mô hình mất ổn định

và hiệu quả dự báo tốt hơn so với dự báo riêng lẻ Đối với những cân nhắc ở trên, bài nghiên cứu chọn xây dựng dự báo kết hợp để xem xét đồng thời một số yếu tố

dự báo trong dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam

Kết hợp dự báo tăng trưởng GDP h bước tiếp theo được thực hiện vào thời gian