Xác định độ trễ tối đa, độ trễ cần loại bỏ
Do tất cả các biến trong mô hình VAR đều là biến nội sinh, biến nghiên cứu phụ thuộc vào độ trễ của nó. Do đó có quá nhiều tham số phải ước lượng (2n2-n hệ số) nên việc thực hiện kiểm định để lựa chọn độ trễ tối đa và độ trễ cần loại bỏ trong mô hình VAR là quan trọng.
Để lựa chọn độ trễ tối đa cho mô hình đề tài sử dụng kiểm định Lag length criteria dựa trên tiêu chuẩn LR. Theo đó độ trễ được chọn là độ trễ tương ứng với giá trị mà tại đó giá trị của tiêu chuẩn LR bắt đầu giảm dần.
Để xác định độ trễ cần loại bỏ trong mô hình VAR sau khi chọn được độ trễ tối đa đề tài sẽ sử dụng kiểm định Lag Exclusion Tests việc thực hiện thao tác này nhằm loại bỏ những độ trễ mà trong đó hệ số của các biến đồng thời bằng không.
3.4.3. Kiểm định nhân quả Granger
Trong phần này đề tài sẽ thực hiện kiểm định nhân quả Granger nhằm xem xét với độ trễ được lựa chọn thì các biến trong mô hình có quan hệ nhân quả với nhau về mặt thống kê không. Mô hình kiểm định Granger chỉ đơn giản được dùng để trả lời cho câu hỏi có hay không sự thay đổi của biến X gây ra sự thay đổi của biến Y và ngược lại. Phương trình hồi quy trong kiểm định Granger mô tả như sau:
Ta có các trường hợp sau:
Nếu khác không và có ý nghĩa thống kê, nhưng không có ý nghĩa thống kê thì sự biến động của biến X là nguyên nhân gây ra sự biến động của biến Y. Nếu không có ý nghĩa thống kê, nhưng khác không và có ý nghĩa thống kê thì biến X chịu sự tác động bởi sự thay đổi của biến Y.
Nếu và đều có ý nghĩa thống kê thì X và Y tác động qua lại lẫn nhau. Nếu và đều không có ý nghĩa thống kê thì X và Y độc lập với nhau.
Trong đề tài thì biến Y là cán cân thương mại chia cho GDP, và X đại diện cho các biến còn lại trong mô hình.
3.4.4.Kiểm tra tính ổn định của mô hình
Việc tra tính ổn định của mô hình nhằm xem xét mô hình hiện tại có ổn định không. Nếu mô hình là không ổn định thì kết quả của việc ước lượng đặc biệt là kết quả thu được (sai số chuẩn) của hàm phản ứng thúc đẩy IRF sẽ không có giá trị. Để kiểm tra tính ổn định của mô hình VAR đề tài sử dụng kiểm định AR Roots Graph, theo đó nếu tất cả các nghiệm đều có modulus<1 và không có nghiệm nào nằm ngoài vòng tròn nghiệm đơn vị thì mô hình được xem như là ổn định, ngược lại nếu có một dấu chấm nằm ngoài vòng tròn nghiệm đơn vị thì xem như là mô hình không ổn định.
3.4.5. Hàm phản ứng thúc đẩy (Impulse response funtion-IRF) và kỹ thuật phân rả phương sai (Variance decomposition)
Hàm phản ứng thúc đẩy (IRF):
Hàm phản ứng thúc đẩy là một chức năng quan trọng phát sinh từ mô hình VAR. Nó cho phép xác định hiệu ứng theo thời gian của cú sốc của một biến nội sinh nào đó đối với các biến khác trong mô hình. (Xem thêm phụ lục 3)
Phân rã phương sai:
Mặc dù hàm phản ứng thúc đẩy đã cho biết có hay không sự ảnh hưởng của cú sốc đến các biến còn lại nhưng như thế là chưa đủ vì có thể tác động truyền dẫn của một cú sốc từ một biến đến biến còn lại rất nhỏ trong khi biến khác lại ảnh hưởng lớn hơn. Nên trong phân tích các nhà kinh tế sử dụng kèm theo kỹ thuật phân rả phương sai (Xem thêm phụ lục 4) để xác định xem mức độ ảnh hưởng của một biến đến biến số nghiên cứu là bao nhiêu. Kỹ thuật này được đề tài sử dụng để xem xét yếu tố nào giải thích mạnh cho sự biến động của cán cân thương mại Việt Nam.
Tóm lại, trong phần này đề tài đã nêu lên cơ sở của việc chọn lựa mô hình nghiên cứu, nguồn dữ liệu được sử dụng trong đề tài, mô tả và đo lường các biến trong mô hình. Ngoài ra, đề tài cũng đề cập đến cách xử lý biến và quy trình kiểm định và các phân tích mô hình để làm cơ sở cho việc kiểm định và ước lượng mô hình trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.Phân tích mối quan hệ giữa các biến và cán cân thương mại Việt Nam 4.1.1. Phân tích biến chi tiêu và cán cân thương mại:
Hình 4.1.Chi tiêu và cán cân thương mại Việt Nam.
Nguồn: IMF (http://elibrary-data.imf.org/ViewData.aspx?qb=c4cb077a5cb4b074 db079 792cbcf6 372), WB (http://data.worldbank.org/country/vietnam)
Hình 4.1. cho thấy giữa cán cân thương mại và chi tiêu có mối quan hệ nghịch chiều khi nhu cầu chi tiêu gia tăng thì cán cân thương mại ngày càng xấu đi. Sau giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu chính phủ đã sử dụng tới các gói kích cầu để kích thích tiêu dùng bằng chứng là F (gồm chi tiêu khu vực hộ gia đình và chi tiêu của chính phủ) tăng mạnh và cán cân thương mại cũng thâm hụt mạnh, hậu quả của giai đoạn này là lạm phát tăng cao đỉnh điểm là cuối năm 2010 tỷ lệ lạm phát là 11.75%. Một sự cải thiện trong cán cân thương mại giai đoạn 2010- 2013, đặc biệt 8 tháng đầu năm 2013 có một sự thặng dư trong cán cân thương mại 0,36 tỷ USD nguyên nhân của sự thặng dư này đến từ sự đình truệ trong sản xuất nên nhu cầu nhập khẩu giảm đặc biệt nguyên vật liệu phục cho sản xuất trong khi đó Việt Nam lại xuất khẩu những mặt hàng thiết yếu như: Gạo, thủy hải sản,.… những mặt hàng này vẫn ổn định về mặt xuất khẩu nên cán cân
-20,000