TT_TyGia TT_GDP IR LNCPI Mean 0.174 4.387 9.894 5.257 Median 0.198 4.480 9.946 5.330 Maximum 1.736 4.897 10.023 5.476 Minimum 0.067 3.616 9.673 4.826 Std. Dev. 0.197 0.300 0.097 0.199 Skewness -0.535 -0.934 -0.897 -0.429 Kurtosis 4.148 2.997 2.530 1.665 Jarque-Bera 9.846 13.960 13.750 10.074 Probability 0.007 0.001 0.001 0.006 Sum 592.669 421.115 949.792 504.664 Sum Sq. Dev. 3.703 8.538 0.885 3.766 guồn: Th o tính tốn từ ph n mềm vi .0
Hai giá tr thống kê trong bảng 4.2 là Skewness và Kurtosis giúp hình dung hình dáng của phân phối. Skewness là một đo lường mức độ lệch của phân phối còn gọi là hệ số bất đối xứng, khi:
Skewness = 0: phân phối cân xứng Skewness > 0: phân phối lệch phải Skewness < 0: phân phối lệch trái
Kurtosis là đại lượng đo lường mức độ tập trung tương đối của các quan sát quanh trung tâm của nó trong mối quan hệ so sánh với hai đuôi, khi:
Kurtosis = 3: phân phối tập trung ở mức độ bình thường.
Kurtosis > 3: phân phối tập trung hơn ở mức độ bình thường. Tuy nhiên hình dạng của đa giác tần số trông sẽ khá cao và nhọn với hai đuôi hẹp.
Kurtosis < 3: phân phối tập trung hơn mức độ bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần số là một đa giác tù với hai đuôi dài.
Kết quả thống kê bảng 4.2 cho thấy:
Tất cả các biến trong mơ hình đều có Skewness < 0 nên phân phối lệch trái. TT_TyGia có Kurtosis > 3 nên phân phối tập trung hơn ở mức độ bình thường, hình dạng của đa giác tần số trông sẽ khá cao và nhọn với hai đi hẹp.
Các biến cịn lại TT_GDP, IR, LNCPI có Kurtosis < 3 nên phân phối tập trung hơn mức độ bình thường nhưng hình dạng của đa giác tần số là một đa giác tù với hai đi dài nghĩa là các biến này có biến động ít, biến thiên dao động khơng cao trong thời gian khảo sát nghiên cứu.
Kiểm đ nh Jarque – Bera:
H0: Dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn
H1: Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn
Tất cả các biến đều có p_value nhỏ hơn 5%, vì vậy ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 , các biến trong mơ hình khơng theo phân phối chuẩn.
4.3.2 Kiểm định tính d ng
Kết quả kiểm đ nh tính dừng thơng qua phương pháp kiểm đ nh Augmented Dickey-Fuller (ADF), mục đích của phần này là kiểm tra tính dừng của các chuỗi thời gian nhằm tránh những rắc rối khi sử dụng dữ liệu trong các phân tích sau này do vấn đề hồi quy giả gây ra.
Kết quả của kiểm đ nh ADF thường rất nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ nên tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike’s Information Criterion) của Akaike (1973) được sử dụng để chọn lựa độ trễ tối ưu cho mơ hình ADF. Cụ thể, độ trễ được lựa chọn sao cho AIC nhỏ nhất. Giá tr này sẽ được tìm một cách tự động khi dùng phần mềm Eviews để thực hiện kiểm đ nh nghiệm đơn v . Giả thuyết được đặt ra là:
H0 = 0: có nghiệm đơn v , chuỗi thời gian khơng dừng. H1 < 0: khơng có nghiệm đơn v , chuỗi thời gian dừng.
Trong kiểm đ nh ADF, giá tr kiểm đ nh ADF không theo phân phối chuẩn. Theo Dickey và Fuller (1981) giá tr t ước lượng của các hệ số trong các mơ hình sẽ theo phân phối xác suất τ (tau statistic, τ = giá tr hệ số ước lượng/ sai số của hệ số ước lượng). Giá tr tới hạn τ được xác đ nh dựa trên bảng giá tr tính sẵn của Mackinnon (1996). Giá tr tới hạn này cũng được tính sẵn khi kiểm đ nh ADF bằng phần mềm Eviews. Để kiểm đ nh giả thuyết H0 nghiên cứu so sánh giá tr kiểm đ nh τ tính tốn với giá tr τ tới hạn của Mackinnon và kết luận về tính dừng của các chuỗi quan sát. Cụ thể, nếu tr tuyệt đối của giá tr tính tốn lớn hơn tr tuyệt đối giá tr tới hạn thì giả thuyết H0 sẽ b bác bỏ, tức chuỗi dữ liệu có tính dừng và ngược lại chấp nhận giả thuyết H0, tức dữ liệu khơng có tính dừng.
Bảng 4.3: Kiểm định tính d ng
Biến
Kiểm đ nh nghiệm đơn v Dickey-Fuller bậc 0
Kiểm đ nh nghiệm đơn v
Dickey-Fuller bậc 1 Kết luận T-statistic P-value T-statistic P-value
Tygia -2.066006 0.2588 -4.761062 0.0002 Dừng bậc 1
GDP -1.817087 0.3702 -6.068901 0.0000 Dừng bậc 1
IR -4.270265 0.0224 -9.302350 0.0000 Dừng bậc 0
LNCPI -2.654311 0.0495 -4.455414 0.0005 Dừng bậc 0
guồn: Th o tính tốn từ ph n mềm vi .0
Từ kết quả kiểm đ nh tính dừng trong bảng 4.3 cho thấy tại mức ban đầu, hai biến lãi suất và lạm phát có T-statistic nhỏ hơn 5%, do đó ta chấp nhận giả thuyết H0, hai biến IR và LNCPI là chuỗi sai phân dừng ở bậc 0 nên được đưa vào mơ hình. Hai biến cịn lại là Tỷ giá và GDP có T-statistic lớn hơn 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận H1, tỷ giá và GDP là chuỗi thời gian không dừng ở bậc 0.
Tại mức sai phân bậc 1, hai biến tỷ giá và GDP có giá tr T-statistic nhỏ hơn 5%, với kết quả này ta thấy hai biến tỷ giá và GDP được trạng thái dừng với mức ý nghĩa 1% ở sai phân bậc 1. Cụ thể, hai biến tỷ giá và GDP dừng ở bậc 1 nên khi đưa vào mơ hình thì sử dụng biến TT_Tygia là sự thay đổi tỷ giá hay còn gọi là tăng trưởng của tỷ giá vì thực tế tỷ giá hối đối tại Việt Nam ln tăng, TT_GDP là sự thay đổi GDP hay còn gọi là tăng trưởng kinh tế.
4.3.3 Ma trận hệ số tương quan
Ma trận hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. Hệ số tương quan có giá tr từ -1 đến 1. Ta có hệ số tương quan r, khi:
|r| < 0.4: tương quan yếu
0.4 < |r| < 0.8: tương quan trung bình |r| > 0.8: tương quan mạnh
r < 0 tương quan ngược chiều. r > 0 tương quan cùng chiều.
Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan TT_TyGia TT_GDP IR LNCPI TT_TyGia TT_GDP IR LNCPI TT_TyGia 1.00 TT_GDP 0.28 1.00 IR 0.06 -0.21 1.00 LNCPI -0.10 0.01 0.04 1.00 guồn: Th o tính tốn từ ph n mềm vi .0
Bảng 4.4 trình bày kết quả sơ bộ về hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu tất cả các cặp biến đều có |r| < 0.4, nghĩa là các biến có tương quan nhưng là tương quan yếu nên có thể đưa các biến này vào cùng mơ hình thống kê.
Cụ thể, cặp biến TT_GDP và TT_TyGia, IR và TT_Ty Gia, LNCPI và TT_GDP, LNCPI và IR tương quan cùng chiều.
Cặp biến LNCPI và TT_TyGia, IR và TT_GDP là tương quan ngược chiều.
4.3.4 Kết quả chạy mô h nh OLS
Để đánh giá ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mơ tới tỷ giá hối đối, tác giả chạy mơ mình OLS với biến phụ thuộc là tỷ giá, các biến độc lập bao gồm các biến vĩ mô;
Đầu tiên, để ước lượng tác động của từng biến kinh tế vĩ mô tới biến phụ thuộc là tỷ giá hối đối, luận văn chạy mơ hình hồi quy đơn biến.
Ý nghĩa các hệ số trong mơ hình hồi quy như sau: - Dependent Variable: biến phụ thuộc
- Inclued observations: số quan sát
- Variable: tên các biến độc lập trong mơ hình trong đó C là hệ số tự do - Coefficient: Giá tr ước lượng của tham số
- Std. Error: độ lệch (sai số) tiêu chuẩn
- t-Statistic: kiểm đ nh t cho các biến số, tham số. - Prob: p-value của các biến số, tham số.
- S.E. of regession: ước lượng của σ
- R-squared: hệ số xác đ nh R2, thể hiện các biến độc lập giải thích được bao nhiêu % biến thiên của biến phụ thuộc.
- Adjusted R-squared: Hệ số R2 hiệu chỉnh, để cân nhắc khi xem xét việc đưa thêm biến giải thích mới vào mơ hình.
- F-statistic: Kiểm đ nh F cho hệ số R2, dùng để kiểm nghiệm xem R2 có ý nghĩa thực sự hay khơng (R2 có bằng 0 hay khơng).
- Prob(F-statistic): xác suất của kiểm đ nh F, nếu < 5% chứng tỏ mơ hình giả thiết R2
của tổng thể khác 0 được chấp nhận
- Durbin-Watson stat : giá tr kiểm đ nh dùng kiểm tra hiện tượng tự tương quan.
- Cột Prob. nếu < 5% chứng tỏ biến đó có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc, ở đây ta có 6 biến độc lập và đều có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc
- Cột Coefficient là hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, từ cột này có thể viết phương trình hồi quy
Bảng 4.5.A Kết quả hồi quy đơn biến tăng trưởng GDP với tỷ giá
Dependent Variable: TT_TYGIA Method: Least Squares
Date: 23/05/17 Time: 18:12
Sample (adjusted): 2000Q1 2015Q4
Included observations: 64 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. C 0.016364 0.014358 1.318511 0.3263 TT_GDP 0.336503 0.084611 3.866108 0.0005
R-squared 0.193414 Mean dependent var 0.006116
Adjusted R-squared 0.169910 S.D. dependent var 0.081736 S.E. of regression 0.075359 Akaike info criterion -2.252665 Sum squared resid 0.696076 Schwarz criterion -2.037582 Log likelihood 115.0007 Hannan-Quinn criter. -2.165766 F-statistic 3.267081 Durbin-Watson stat 1.567316 Prob(F-statistic) 0.002146
Kết quả chạy mơ hình theo như bảng 4.5.A trình bày kết quả hồi quy đơn biến giữa tăng trưởng GDP với tỷ giá hối đoái của Việt Nam.
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.193414 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2 điều chỉnh là 0.169910 < R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình. R2 điều chỉnh bằng 0.169910 nghĩa là các biến độc
lập giải thích được 16.991% biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm đ nh F
được sử dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm đ nh giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Prob(F-statistic) = 0.002146, nhỏ hơn 5%, chứng tỏ mơ hình
giả thiết R2 của tổng thể khác 0 được chấp nhận.
Durbin - Waston là 1.567316; có nghĩa là hiện tượng tự tương quan có xuất hiện nhưng khơng nghiêm trọng đáng kể, ta có thể xem như khơng cần phải xử lý.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả hồi quy đơn biến cho thấy tăng trưởng GDP có mối quan hệ cùng chiều với sự thay đổi của tỷ giá. Kết quả này cho thấy do khi nền kinh tế tăng trưởng cao thì sự thay đổi của tỷ giá tăng, ngoại tệ tăng giá hơn nữa và đồng Việt Nam càng mất giá nhiều hơn trước.
Bảng 4.5.B Kết quả hồi quy đơn biến lãi suất với tỷ giá
Dependent Variable: TT_TYGIA Method: Least Squares
Date: 23/05/17 Time: 18:18
Sample (adjusted): 2000Q1 2015Q4
Included observations: 64 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.017674 0.014258 1.218511 0.2146
IR -1.346322 0.032133 -3.201614 0.0365
R-squared 0.176253 Mean dependent var 0.006116
Adjusted R-squared 0.169911 S.D. dependent var 0.071736 S.E. of regression 0.075359 Akaike info criterion -1.151645 Sum squared resid 0.494076 Schwarz criterion -1.037571
Log likelihood 115.0007 Hannan-Quinn criter. -1.165744 F-statistic 3.754654 Durbin-Watson stat 1.547314 Prob(F-statistic) 0.004567
guồn: Th o tính tốn từ ph n mềm vi .
Kết quả chạy mơ hình theo như bảng 4.5.B trình bày kết quả hồi quy đơn biến giữa lãi suất với tỷ giá hối đối của Việt Nam.
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.176253 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2 điều chỉnh là 0.169911< R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình. R2 điều chỉnh bằng 0.169911 nghĩa là các biến độc lập giải
thích được 16.9911% biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm đ nh F được sử
dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm đ nh giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Prob(F-statistic) = 0.004567, nhỏ hơn 5%, chứng tỏ mơ hình giả thiết R2 của tổng thể khác 0 được chấp nhận.
Durbin - Waston là 1.547314; có nghĩa là hiện tượng tự tương quan có xuất hiện nhưng khơng nghiêm trọng đáng kể, ta có thể xem như khơng cần phải xử lý.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả mơ hình hồi quy đơn biến cho thấy hệ số hồi quy có dấu âm. Kết quả này thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa lãi suất và tỷ giá. Khi lãi suất tăng thì sự thay đổi của tỷ giá giảm và ngược lại.
Bảng 4.5.C Kết quả hồi quy đơn biến lạm phát với tỷ giá
Dependent Variable: TT_TYGIA Method: Least Squares
Date: 23/05/17 Time: 18:19
Sample (adjusted): 2000Q1 2015Q4
Included observations: 64 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.237654 0.025833 1.313522 0.5478
R-squared 0.223343 Mean dependent var 0.006116 Adjusted R-squared 0.136610 S.D. dependent var 0.081736 S.E. of regression 0.075359 Akaike info criterion -2.252645 Sum squared resid 0.494076 Schwarz criterion -2.037582 Log likelihood 115.0007 Hannan-Quinn criter. -2.165744 F-statistic 4.875664 Durbin-Watson stat 1.547314 Prob(F-statistic) 0.004687
guồn: Th o tính tốn từ ph n mềm vi .
Bảng 4.5.C biểu diễn kết quả hồi quy đơn biến giữa lạm phát với tỷ giá hối đoái ở Việt Nam.
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.223343 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2 điều chỉnh là 0.136610< R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình. R2 điều chỉnh bằng 0.136610 nghĩa là các biến độc lập giải
thích được 13.6610% biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm đ nh F được sử
dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm đ nh giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy. Prob(F-statistic) = 0.004687, nhỏ hơn 5%, chứng tỏ mơ hình giả thiết R2 của tổng thể khác 0 được chấp nhận.
Durbin - Waston là 1.547314; có nghĩa là hiện tượng tự tương quan có xuất hiện nhưng khơng nghiêm trọng đáng kể, ta có thể xem như khơng cần phải xử lý.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả mơ hình hồi quy đơn biến cho thấy hệ số hồi quy giữa hai biến này là âm. Kết quả cho thấy khi lạm phát tăng thì sự thay đổi của tỷ giá hối đoái giảm và ngược lại.
Bảng 4.5.D Kết quả hồi quy đa biến các biến kinh tế vĩ mô với tỷ giá
Dependent Variable: TT_TYGIA Method: Least Squares
Date: 23/05/17 Time: 18:22
Sample (adjusted): 2000Q1 2015Q4
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.017374 0.014258 1.218511 0.2263
TT_GDP 0.327502 0.084711 3.866108 0.0002
IR -1.096236 0.082189 -3.401497 0.0646
LNCPI -0.232176 0.034422 -4.990419 0.0247
R-squared 0.213215 Mean dependent var 0.006116
Adjusted R-squared 0.149910 S.D. dependent var 0.081736 S.E. of regression 0.075359 Akaike info criterion -2.252645 Sum squared resid 0.494076 Schwarz criterion -2.037582 Log likelihood 115.0007 Hannan-Quinn criter. -2.165744 F-statistic 3.368081 Durbin-Watson stat 1.547314 Prob(F-statistic) 0.003164
guồn: Th o tính tốn từ ph n mềm vi .
Bảng 4.5.D trình bày mơ hình hồi quy đa biến giữa các biến kinh tế vĩ mơ với tỷ giá hối đối.
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.213215 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2 điều chỉnh là 0.149910< R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình. R2 điều chỉnh bằng 0.149910 nghĩa là các biến độc lập giải
thích được 14.9910% biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm đ nh F được sử