3.2.5.1 Tính dừng của các chuỗi dữ liệu
Dữ liệu của bất kỳ chuỗi thời gian có thể được xem là một quá trình ngẫu nhiên của một tập hợp dữ liệu cụ thể, được đo lường bởi kết quả của quá trình ngẫu nhiên đó, tức là một mẫu của một tổng thể. Một dạng của quá trình ngẫu nhiên được các nhà phân tích về chuỗi thời gian đặc biệt quan tâm và xem xét kỹ lưỡng được gọi là quá trình ngẫu nhiên dừng.
Theo Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh (2013), một quá trình ngẫu nhiên hay một chuỗi thời gian Yt được coi là dừng nếu trung bình và phương sai của nó không đổi theo thời gian và giá trị của đồng phương sai giữa hai thời đoạn chỉ phụ
thuộc vào khoảng cách, tức độ trễ về thời gian giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà đồng phương sai được tính:
Trung bình: E (Yt) = µ
Phương sai: Var (Yt) = E (Yt - µ)2 = ϭ2 Đồng phương sai: γk = E [(Yt - µ) Yt+k - µ)]
Nếu trong hồi qui: Yt = β1t + β2t + ut, ut thực ra là dừng với trung bình bằng 0, và phương sai = ϭ2, thể hiện một chuỗi có xu hướng dừng TSP.
Theo Yaffee (2003), một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi dù chuỗi được xác định vào thời điểm nào. Một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
Theo Gujarati (2009), có nhiều phương pháp kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian: kiểm định Dickey–Fuller (DF), kiểm định Phillip–Person (PP), kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bằng giản đồ tự tương quan. Ngoài ra, phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị cũng là một kiểm định thường được sử dụng để kiểm định một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng. Dickey và Fuller (1981) đã đưa ra kiểm định Dickey và Fuller (DF) và kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF). Nghiên cứu này sử dụng kiểm định ADF để thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, theo Dickey và Fuller (1981) mô hình kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng ADF có dạng:
ΔYt = α0 + βYt–1 + ∑k∗ ∅j ∆Yt–1 + et (3.3) j=1
ΔYt = α0 + δt + βYt–1 + ∑k ∗ ∅ j∆Yt–1 + et (3.4)
Trong đó: ΔYt = (Yt - Yt–1); Yt là chuỗi số liệu theo thời gian đang xem xét (t = 1, 2….42 quan sát ); k là chiều dài độ trễ; etlà nhiễu trắng
Mô hình (3.3) khác với mô hình (3.4) là có thêm biến xu hướng về thời gian t. Biến xu hướng là một biến có giá trị từ 1 đến n, trong đó 1 đại diện cho quan sát đầu tiên trong dữ liệu và n đại diện cho quan sát cuối cùng trong chuỗi dữ liệu. Nhiễu trắng là số hạng chỉ sai số ngẫu nhiên xuất phát từ các giả định cổ điển rằng nó có giá trị trung bình bằng 0, phương sai là hằng số và không tự tương quan. Giả thuyết kiểm định: H0: β = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng).
Trong kiểm định ADF, giá trị kiểm định ADF không theo phân phối chuẩn. Theo Dickey và Fuller (1981), giá trị t ước lượng của các hệ số trong các mô hình (3.3) và (3.4) sẽ theo phân phối xác suất τ (τ = giá trị hệ số ước lượng/sai số của hệ số ước lượng). Giá trị tới hạn τ được xác định dựa trên bảng giá trị tính sẵn của MacKinnon (1996). Giá trị tới hạn này cũng được tính sẵn khi kiểm định ADF. Để kiểm định giả thuyết H0, nghiên cứu so sánh giá trị kiểm định τ tính toán với giá trị τ tới hạn của Mackinnon và kết luận về tính dừng của các chuỗi quan sát. Cụ thể, nếu trị tuyệt đối của giá trị tính toán lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn thì giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, tức chuỗi dữ liệu có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết H0, tức dữ liệu không có tính dừng.
Một cách kiểm định tính dừng khác là kiểm định nghiệm đơn vị. Để tiến hành kiểm định này sẽ xem xét mô hình sau:
AR(1): Yt= Y t–1 + Ut Yt - Yt–1 = Ut
Tiếp đến sử dụng toán tử độ trễ L: LYt= Y t–1
(1-L) Yt = Ut. Thuật ngữ nghiệm đơn vị là để nói tới nghiệm của đa thức trong toán tử độ trễ.
Ở đây, Ut là số hạng chỉ sai số ngẫu nhiên xuất phát từ các giả định cổ điển rằng nó có giá trị trung bình bằng 0, phương sai ϭ2 là hằng số và không tự tương quan. Số hạng sai số này còn được biết tới dưới cái tên sai số nhiễu ngẫu nhiên (while noise error term). Nếu hệ số của Yt–1 trong thực tế bằng 1 thì chúng ta đang phải đối mặt với tình huống không dừng. Trong kinh tế lượng với chuỗi thời gian, một chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị là kết quả của chuỗi thời gian không dừng. Nếu không có nghiệm đơn vị thì chuỗi thời gian thể hiện xu hướng xác định. Để biết được liệu chuỗi thời gian Yt có phải là chuỗi không dừng hay không, thực hiện hồi qui và kiểm tra xem L có bằng 1 về mặt thống kê hay không.
Tuy nhiên, nếu Yt được phát sinh từ: Yt - Yt–1 = α + ut; Với ut là dừng với trung bình bằng 0 và phương sai ϭ2, thì quá trình như thế là quá trình biến đổi sai phân của một chuỗi là dừng DSP. Nếu như một chuỗi thời gian được lấy sai phân một lần và chuỗi sai phân đó là dừng thì có thể nói rằng chuỗi ban đầu (dạng bước ngẫu nhiên) là một chuỗi kết hợp bậc 1 được ký hiệu là I(1): ΔYt = (Yt - Yt–1).
kết hợp bậc d, hoặc I(d). Theo qui ước, nếu d = 0 thì quá trình I(0) hệ quả sẽ thể hiện một chuỗi thời gian dừng.
Nếu một chuỗi dữ liệu không dừng thì sai phân của chuỗi có thể làm cho chuỗi dừng. Nếu một chuỗi không dừng và bắt đầu dừng ở sai phân bậc d thì được gọi là chuỗi liên kết bậc d. Ký hiệu: Yt ≈ I(d). Áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey – Fuller để kiểm định tính dừng cho lần lượt các chuỗi.
3.2.5.2 Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình
Thông thường, có thể sử dụng biểu đồ PACF của phương pháp BOX – JENKIN hoặc sử dụng các tiêu chí LogL, AIC, SC để xác định độ trễ tối ưu cho mô hình. Kết quả của kiểm định ADF thường rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ k nên tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike’s Information Criterion) của Akaike (1973) được sử dụng để chọn lựa k tối ưu cho mô hình ADF , giá trị k được lựa chọn sao cho AIC nhỏ nhất.
3.2.5.3 Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định nhân quả Granger (Granger, 1969) được sử dụng nhằm trả lời câu hỏi đơn giản là có hay không sự thay đổi của yếu tố này xảy ra bởi yếu tố khác và ngược lại. Trong nghiên cứu này, kiểm định Granger nhằm xem xét cho câu hỏi nghiên cứu là “Có hay không sự thay đổi của GDP dẫn đến sự thay đổi của vốn ĐTC trong lĩnh vực Nông nghiệp, Giao thông và CNTT&TT và ngược lại”.
Phương pháp hồi qui (Granger, 1969) có dạng:
Yt = α0 + ∑k βƖYt–1 + ∑k δƖXt–1 + εt (3.5)
Ɩ=1 Ɩ=1
Yt =α1 + ∑k ∅Ɩ Xt–1 + ∑k ρƖYt–1 + υt (3.6)
Ɩ=1 Ɩ=1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các trường hợp xảy ra khi kiểm định nhân quả Granger như sau:
- Nếu δƖ ≠ 0 và có ý nghĩa thống kê nhưng ρƖ không có ý nghĩa thống kê, kết luận rằng sự biến động của X là nguyên nhân gây ra biến động của Y.
- Nếu δƖ không có ý nghĩa thống kê nhưng ρƖ ≠ 0 và có ý nghĩa thống kê, kết luận rằng X chịu ảnh hưởng của sự biến động của Y.
- Nếu δƖ và ρƖ đều khác 0 và không có ý nghĩa thống kê, kết luận rằng X và Y độc lập với nhau.
- Nếu δ Ɩ và ρƖ đều khác 0 và có ý nghĩa thống kê, kết luận rằng X và Y tác động qua lại lẫn nhau.
3.2.5.4 Kiểm định tính nhiễu trắng của phần dư
Phần dư của mô hình VAR phải là nhiễu trắng thì mô hình VAR mới có thể được sử dụng để dự báo.
3.2.5.5 Kiểm định tính ổn định của mô hình
Để kiểm định tính ổn định của mô hình VAR, sử dụng AR Root Test để xem xét các nghiệm hay các giá trị riêng đều nhỏ hơn 1 hoặc đều nằm trong vòng tròn đơn vị thì mô hình VAR đạt được tính ổn định.
3.2.5.6 Các phân tích trên mô hình VAR
Phân tích hàm phản ứng đẩy: Hàm phản ứng đẩy phát hiện phản ứng của các biến phụ thuộc trong hệ VAR đối với các cú sốc của các biến trong mô hình ở các giai đoạn tương lai.
Phân rã phương sai: Phân tích phân rã phương sai để phân tích mức độ tác động của yếu tố này đến yếu tố khác và ngược lại. Phân rã phương sai của sai số khi dự báo các biến trong mô hình VAR nghĩa là phân tách phần đóng góp của các chuỗi thời gian khác cũng như của chính chuỗi thời gian đó trong phương sai của sai số dự báo.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã đề cập đến phương pháp nghiên cứu để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu của đề tài bằng cách trả lời câu hỏi nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Đối với mục tiêu nghiên cứu 1: Nghiên cứu tiếp cận theo quy trình đánh giá hiệu quả quản lý ĐTC theo Rajaram (2010); Petrie, Murray (2010) và Vũ Thành Tự Anh (2012) để thiết lập các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý ĐTC và giả thuyết kỳ vọng. Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng OLS để ước lượng các hệ số hồi quy nhằm xem xét mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng hiệu quả quản lý ĐTC tại tỉnh Tiền Giang. Đối với mục tiêu nghiên cứu 2: nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và vốn ĐTC trong lĩnh vực Nông nghiệp, Giao thông và CNTT&TT (MH2), nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích quan hệ nhân quả (Granger) và được kế thừa từ các nghiên cứu vấn đề tương tự của Jibir và Abdu (2017), Gingo và Demireli (2018), Bakari (2018), Bakari, Fakraoui vàTiba (2019). Nội dung chương 3 cũng trình bày phương pháp phân tích dữ liệu đối với cả hai mục tiêu nghiên cứu. Trong chương 4, luận án sẽ trình bày các kết quả theo hai mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Tổng quan về tình hình kinh tế xã hội và quản lý đầu tư công Tiền Giang 4.1.1 Tăng trưởng kinh tế của Tiền Giang
Tăng trưởng kinh tế Tỉnh đạt bình quân 16,46% trong giai đoạn 1998-2018 (Bảng 4.1 và hình 4.1). Cụ thể, bình quân giai đoạn 1998-2000 là 7,12%, giai đoạn 2001-2015 là 39,87%, giai đoạn 2006-2010 là 5,41% (thấp nhất trong 21 năm từ 1998-2018), giai đoạn 2011-2015 là 13,60% và giai đoạn 2016-2018 là 9,94%. Có thể nói, tăng trưởng kinh tế tại Tiền Giang xét về tổng thể luôn tăng lên qua từng năm. Từ 2001-2005 là giai đoạn có sự gia tăng tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân cao nhất so với hai giai đoạn còn lại. Điển hình tại năm 2005, mức tăng trưởng là 86,68%. Sự tăng trưởng vượt bậc của năm 2005 là do đây là giai đọan đổi mới, hội nhập, tình hình KTXH diễn ra trong bối cảnh có nhiều thời cơ, thuận lợi như toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế quốc tế, đầu tư lưu chuyển hàng hóa, dịch vụ, lao động và vốn ngày càng mở rộng, kinh tế thế giới tăng trưởng tốt.
Bảng 4.1 GDRP theo giá thực tế và tăng trưởng kinh tế các giai đoạn Chỉ số bình quân 1998-2018 1998-2000 2001-2005 2006-2010 2011-2015 2016-2018 Tăng trưởng kinh tế bình quân 16,46% 7,12% 9,87% 5,41% 13,60% 9,94% Tổng GDRP trên địa bàn theo giá hiện hành (triệu đồng) 3.726.325 4.939.132 4.175.944 1.093.615 47.927.121 75.817.345 Tổng sản phẩm bình
quân đầu người (triệu đồng/người/năm)
19,78 3,07 8,60 18,64 28,06 43,26
Nguồn: Cục Thống kê Tiền Giang từ 1998-2018
Theo UBND tỉnh Tiền Giang (2015), trong báo cáo “Tiền Giang 40 năm xây dựng và phát triển” thì cơ cấu kinh tế chuyển dịch với tỷ trọng khu vực nông lâm thủy sản liên tục giảm từ 72,6% năm 1985 xuống chỉ còn 48,1% năm 2005, tương ứng, khu vực công nghiệp xây dựng tăng từ 20,8% lên 22,4% và khu vực dịch vụ tăng từ 4,8% lên 29,5%. Sự kiện tích cực nổi bật nhất trong giai đoạn này là Việt Nam gia nhập WTO vào ngày 11-1-2007. Việc gia nhập WTO đã mở ra cơ hội lớn cho hàng hóa và dịch vụ của Việt Nam với thị trường rộng lớn, gồm 155 nước thành viên, chiếm 97% GDP toàn cầu.
Trong giai đoạn 1998-2018, tổng GDRP theo giá hiện hành bình quân là 3.726.325 triệu đồng, có thể thấy GDRP của Tiền Giang có xu hướng gia tăng trong cả 21 năm này, ngoại trừ giai đoạn 2006-2010 là năm có GDRP bình quân thấp nhất do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008, (Bảng 4.1). Cụ thể, bình quân giai đoạn 1998-2000 là 4.939.132 triệu đồng, giai đoạn 2001-2015 là 4.175.944 triệu đồng, giai đoạn 2006-2010 là 1.093.615 triệu đồng - thấp nhất trong 21 năm, giai đoạn 2011-2015 là 47.927.121 triệu đồng và giai đoạn 2016-2018 là 75.817.345 triệu đồng.
Nguồn: Cục Thống kê Tiền Giang từ 1998-2018
Hình 4.1 GDRP và tăng trưởng kinh tế của Tiền Giang
Tuy nhiên, đầu quí IV năm 2007, xảy ra khủng hoảng tài chính thế giới, giá cả tăng cao, sản lượng hàng hóa tiêu thụ giảm sút, khó khăn nhất là hàng hóa xuất khẩu; trong sản xuất nông nghiệp xảy ra dịch bệnh trên cây trồng và vật nuôi; giá cả vật tư phục vụ sản xuất thường xuyên tang; giá nông sản lên xuống thất thường; sản xuất công nghiệp tăng hơn trước nhưng chưa thật bền vững, chưa có nhiều sản phẩm đặc thù nên luôn bị cạnh tranh, giá các loại vật tư đầu vào liên tục tăng, làm tăng giá thành sản phẩm... đã tác động không nhỏ đến việc tiêu thụ hàng hóa, ảnh hưởng đến việc làm và đời sống của người lao động. Do đó, năm 2008 là năm có mức tăng trưởng âm là -1,54%. Từ 2009 đến 2010 là giai đoạn chịu ảnh hưởng nặng nề của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008, kinh tế cả nước nói chung và Tiền Giang nói riêng gặp rất nhiều khó khăn, tỷ giá liên tục biến động, đầu tư kém hiệu quả.
Giai đoạn 2011-2012, kinh tế của Tỉnh có khả quan hơn, GRDP tăng 11,8%, lạm phát được kiểm soát. Tuy nhiên, ngành kinh tế vẫn còn những vấn đề như năng
suất lao động thấp, tình hình biển Đông ảnh hưởng nhất định đến sản xuất và tiêu thụ nông sản của Tỉnh (Hình 4.1). Từ 2011-2018 là giai đoạn xảy ra tình hình bất ổn ở biển Đông, có ảnh hưởng rất lớn đến việc xuất khẩu nông sản của Tỉnh, nhưng nền kinh tế vẫn giữ được tăng trưởng ổn định trong suốt thời kỳ và năm sau cao hơn năm trước với mức tăng trưởng bình quân là 12,23%.
Bảng 4.1 cũng thể hiện xu hướng gia tăng GRDP bình quân đầu người (triệu đồng/người/năm) của Tiền Gang, bình quân 19,78% cho cả giai đoạn 1998-2018, cụ thể giai đoạn 1998-2000 là 3,07%, giai đoạn 2001-2015 là 8,60%, giai đoạn 2006- 2010 là 18,64%, giai đoạn 2011-2015 là 28,06% và giai đoạn 2016-2018 là 43,26%.
Bảng 4.2 thể hiện GDRP và tốc độ tăng trưởng giai đoạn 1998-2018 của các ngành Nông, Lâm và Thủy sản, Giao thông, CNTT&TT. GRDP bình quân Nông nghiệp trong 21 năm là 13.763.222 triệu đồng và với tốc độ tăng bình quân là 14,06%. Kế đến là ngành Giao thông với GDRP là 630.552 triệu đồng với tốc độ tăng trưởng bình quân là 14,06%/năm, cuối cùng là ngành CNTT&TT đạt 548.611 triệu đồng với tốc độ tăng trưởng bình quân là 70,21%/năm.
Có thể nói trong ba ngành trên thì Nông nghiệp có tỷ lệ đóng góp bình quân cao nhất nói riêng và trong tất cả các ngành tại Tiền Giang nói chung, với tỷ lệ đóng góp cao nhất trong giai đoạn 2011-2018 là 71,06%. Theo báo cáo của tỉnh Tiền Giang (2015) “Tiền Giang 40 năm xây dựng và phát triển”, thì năm 1998 là năm thứ ba của (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});