4.6.a. Kiểm định tính dừng:
1% level (*) 5% level (**) 10% level (***)
Các biến ADF PP Intercend Trend and intercend Intercend Trend and intercend XM -1.152284 -4.329756* -0.736855 -4.333406* RER -1.43204 -2.718967 -1.43204 -2.829951 GDPVN -2.751805 -3.40689*** -1.65286 -3.168123 GDPAU -2.454894*** -1.519583 -2.571114 -1.423791
(Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eview 8)
Với mức ý nghĩa 1%, các biến thể hiện khơng thể hiện tính dừng (ta không thể bác bỏ giả thuyết Ho), do đó ta sẽ lấy sai phân các biến trên và kiểm định tính dừng của các sai phân đó. Như sau:
Các biến
ADF PP
Intercend Trend and
intercend Intercend
Trend and intercend
D(RER) -7.086224* -7.179906* -7.071207* -7.131189* D(GDPVN) -8.227415* -8.629803* -16.20035* -28.33067* D(GDPAU) -8.252745* -8.704473* -8.254698* -8.770709*
(Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eview 8)
Với mức ý nghĩa 1%, ta thấy các sai phân đã dừng ở mức ý nghĩa trên.
4.6.b. Kiểm định đồng liên kết:
Với giả thuyết Ho khơng có mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mơ hình, với kết quả kiểm định Johansen cho thấy, với mức ý nghĩa 1% có tồn tại đồng liên kết, do đó, mơ hình VECM sẽ phù hợp để nghiên cứu môi quan hệ thương mại của Việt Nam và Australia.
4.6.c. Xác định độ trễn tối ưu của mơ hình:
Tác giả cho mơ hình chạy độ trễ từ 2 đến 8, sau đó lựa chọn độ trễ tối ưu dựa vào 3 tiêu chí: R-squared, F-statistic, AIC Akaike, như sau:
Việt Nam- Australia Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 Lag 7 Lag 8
R-squared 0.2625 0.3094 0.3408 0.4556 0.625 0.595 0.678 F-statistic 2.176 1.7239 1.3686 1.5944 2.333 1.52 1.6
(Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eview 8)
Có thể thấy, qua việc chạy mơ hình trên các độ trễ khác nhau, ta nhận thấy tỷ số F rất nhạy cảm với độ dài của độ trễ, chỉ số F giảm đến độ trễ 4 và bắt đầu tăng nhanh, đạt cao nhất ở độ trễ 6 sau đó giảm ở các độ trễ tiếp theo, điều đó cho thấy, với các biến ở độ trễ cao có ý nghĩa tác động đến biến được giải thích trong mơ hình. Bên cạnh đó, chỉ số AIC cũng đạt giá trị cao nhất ở độ trễ 6, do đó, với dữ liệu trên tác giả lựa chọn độ trễ là 6, với mức ý nghĩa F= 2.33 > F* = 2.07, ở mức ý nghĩa 1% cho mơ hình, với thống kê R giải thích 62.5% ý nghĩa của biến phụ thuộc.
(Nguồn: Theo tính tốn của tác giả từ phần mềm Eview 8)
Từ kết quả mơ hình hiệu chỉnh sai số VECM, ta có phương trình tốc độ hiệu chỉnh ECT thể hiện cân bằng dài hạn giữa các biến như sau:
Hệ số hồi qui của ECT có giá trị là -0.222419 và có ý nghĩa thống kê với t là -4.01697. Điều này cho thấy, khi một chính sách tiền tệ nào đó được thực hiện (tức là những giá trị trong ngắn hạn tăng (giảm) – làm lệch giá trị cán cân xuất nhập khẩu XM thực khỏi đường cân bằng trong dài hạn – thì ngay tại kì tiếp theo (3 tháng sau đó), giá trị của những tác động này sẽ có xu hướng trở về vị trí cân bằng với mức độ điều chỉnh về vị trí cân bằng (đường cân bằng trong dài hạn) là 22.2419%.
Từ mơ hình VECM cho thấy, về ngắn hạn cán cân xuất nhập khẩu của Việt Nam – Australia phụ thuộc vào giá trị quá khứ của nó, với hệ số ý nghĩa cao. Bên cạnh đó, một sự phá giá tiền tệ không mang lại tác động rõ ràng đối với cán cân thương mại, thậm chí, nó cịn có tác động tiêu cực đối với cán cân thương mại, tuy nhiên ý nghĩa thống kê cũng không cao.
ECT(t-1) = XM(-1) – 2.08757534285*REER(-1) – 1.1948683795*GDPAU(-1) +0.991282652659*GDPVN(-1) + 7.56718208481
Tác giả nhận thấy, có một sự tác động tích cực đáng kể của GDP Việt Nam lên cán cân thương mại, nói cách khác, GDP Việt Nam càng tăng trưởng thì cán cân thương mại sẽ càng cải thiện, và với ý nghĩa thống kê cao. Trong thực tế, giá trị nhập khẩu của Việt Nam đối với hàng hóa Australia tăng trưởng đều từ năm 2002 đến 2018, trong khi giá trị hàng hóa xuất khẩu tăng trưởng mạnh từ giai đoạn 2002-2008, sau đó giảm mạnh và đột ngột trong năm 2009 và hồi phục lại ở các năm tiếp theo. Cho thấy, cần có những nghiên cứu xem xét thêm về mối quan hệ thương mại này, để làm rõ hơn về các yếu tố vĩ mô khác tác động lên cán cân thương mại Việt Nam – Australia.