Mô hình vector hiệu chỉnh sai số (VECM) dưới đây được sử dụng để kiểm tra các quan hệ nhân quả trong dài hạn giữa các biến:
∆ln+, = - + ∑& <∆ln+, + ∑& <∆ln + ∑& <= ∆ln + >? + (3.12) ∆)* = - + ∑& @∆)* + ∑& @ ∆)* + ∑& @=∆)* + >? + (3.13) ∆)* = -= + ∑& A∆)* + ∑& A∆)* + ∑& A=∆)* + =>? + = (3.14) Trong đó: ∆ là độ trễ bậc nhất I(1);
εit được giảđịnh là phân phối chuẩn và nhiễu trắng;
>? là sai số hiệu chỉnh trễ một kỳ xuất phát từ phương trình đồng liên kết. Việc hồi quy các biến sau khi đã lấy sai phân có thể sẽ bỏ sót những thông tin dài hạn trong mối quan hệ giữa các biến. Chính vì vậy khi thực hiện hồi quy những mô hình đã lấy sai phân phải có thêm phần dưđể cân bằng mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến.
CHƯƠNG 4: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị
Tác giả thực hiện kiểm định trên Stata11 và cho kết quả như sau:
- Đối với chuỗi lnGDP: các giá trị thống kê t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được tính bởi MacKinnon lần lượt là - 3.655; -2.961; -2.163. Do giá trị thống kê t-statistic tính ra là -1.291 đều lớn hơn các giá trị t-critical ở các mức ý nghĩa. Do đó, tác giả không bác bỏ giả thuyết , tức là chuỗi lnGDP thể hiện một nghiệm đơn vị hay nói cách khác là chuỗi lnGDP không dừng.
- Tương tự đối với chuỗi lnFDI: các giá trị thống kê t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được tính bởi MacKinnon lần lượt là -3.655; -2.961; -2.163. Do giá trị thống kê t-statistic tính ra là -2.043 đều lớn hơn các giá trị t-critical ở các mức ý nghĩa. Do đó, tác giả không bác bỏ giả thuyết , tức là chuỗi lnFDI thể hiện một nghiệm đơn vị hay nói cách khác chuỗi lnFDI cũng không dừng.
- Đối với chuỗi lnDI: các giá trị thống kê t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được tính bởi MacKinnon lần lượt là - 3.655; -2.961; -2.163. Do giá trị thống kê t-statistic tính ra là -2.280 đều lớn hơn các giá trị t-critical ở các mức ý nghĩa. Do đó, tác giả không bác bỏ giả thuyết , tức là chuỗi lnDI thể hiện một nghiệm đơn vị hay nói cách khác chuỗi lnDI không dừng.
Bảng 4.1 Tóm tắt kết quả kiểm định nghiệm đơn vị
Biến ADF Giá trị t-critical Kết quả
1% 5% 10%
lnGDP -1.291 -3.655 -2.961 -2.613 Không dừng lnFDI -2.043 -3.655 -2.961 -2.613 Không dừng lnDI -2.280 -3.655 -2.961 -2.613 Không dừng
(Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata11)
Kết luận: qua bảng phân tích trên ta có thể nhận thấy các chuỗi quan sát lnGDP, lnFDI và ln DI là không dừng ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. Vì vậy, tiếp tục lấy sai phân bậc 1 của các chuỗi để xem xét tính dừng của các chuỗi này.
Sau khi lấy sai phân bậc 1 và thực hiện kiểm định trên Stata11, tác giả thu thập được kết quả như sau:
- Đối với chuỗi lnGDP khi sai phân bậc 1: các giá trị thống kê t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được tính bởi MacKinnon lần lượt là -3.662; -2.964; -2.614. Do giá trị thống kê t-statistic tính ra là -13.665 thấp hơn giá trị t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết , tức là chuỗi lnGDP dừng ở lần sai phân bậc 1 tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
- Đối với chuỗi lnFDI khi sai phân bậc 1: các giá trị thống kê t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được tính bởi MacKinnon lần lượt là -3.662; -2.964; -2.614. Giá trị thống kê t-statistic tính ra là -8.909 thấp hơn giá trị t-critical tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Như vậy, chuỗi lnFDI dừng ở lần sai phân bậc 1 tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
- Đối với chuỗi lnDI khi sai phân bậc 1: các giá trị thống kê t-critical ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% được tính bởi MacKinnon lần lượt là -3.662; -2.964; -2.614. Giá trị thống kê t-statistic tính ra là -11.823 thấp hơn các giá trị t-critical ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Như vậy, chuỗi lnDI dừng ở lần sai phân bậc 1 tại các mức ý nghĩa.
Bảng 4.2 Tóm tắt kết quả kiểm định nghiệm đơn vị (chuỗi sai phân bậc 1)
Biến ADF Giá trị t-critical Kết quả
1% 5% 10% d.lnGDP -13.665 -3.662 -2.964 -2.614 Dừng tại mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% d.lnFDI -8.909 -3.662 -2.964 -2.614 Dừng tại mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% d.lnDI -11.823 -3.662 -2.964 -2.614 Dừng tại mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% (Nguồn: kết quả tổng hợp từ Stata11)
Kết luận: kết quả cho thấy rằng, các chuỗi của biến lnGDP, lnDI sau khi lấy sai phân bậc 1 thì đều dừng ở các mức ý nghĩa là 1%; 5% và 10%. Kết quả này cũng ngụ ý giữa các biến có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết. Vì vậy, chúng ta có thể tiến hành bước phân tích đồng liên kết trong dài hạn.
4.2. Kiểm định đồng liên kết
Nhưđã trình bày tại chương 3, mục đích kiểm định đồng liên kết được thực hiện để xem xét liệu rằng, các chuỗi thời gian không dừng có bao nhiêu tổ hợp tuyến tính của biến số này là dừng. Về mặt kinh tế là có ý nghĩa là tồn tại bao nhiên quan hệ cân bằng trong dài hạn.
Hồi quy đồng liên kết theo kiểm định Johansen – Juselius, kết quả từ phần mềm thống kê Stata11 cho kết quả như sau:
Bảng 4.3 Tóm tắt kết quả kiểm định đồng liên kết
(Nguồn: Stata11)
Kết luận: theo kết quả thu thập từ bảng 4.3 cho thấy, bởi vì giá trị thống kê trace (trace statistic) tại r=0 là 32.6207 vượt quá giá trị critical value tại mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thuyết 0 là tồn tại vector đồng liên kết. Tuy nhiên, với r=1, kết quả trace statistic là 5.7384 < critical value là 15.41 tại mức ý nghĩa 5%, như vậy ta không bác bỏ giả thuyết 0 là tồn tại vector đồng
liên kết. Hay nói cách khác, trong dài hạn có ít nhất 1 mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.