Với giả thuyết:
H0: = = = 0. H1: + + 0.
Với P value = 0.00, ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, do đó mơ hình hồi quy trên phù hợp (có ít nhất một biến trong mơ hình tác động đến lnGDP).
b. Kiểm tra mơ hình khơng bỏ sót biến. Chạy phần mềm Sata có kết quả sau:
Prob > F = 0.0557 F(3, 62) = 2.66 Ho: model has no omitted variables
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of lngdp . estat ovtest
P = 0.0557 > 0.05 chấp nhận giả thuyết H0: mơ hình hồi quy khơng bỏ sót biến.
c. Kiểm tra sự tương quan
Chạy phần mềm Sata có kết quả sau:
H0: no serial correlation
1 3.798 1 0.0513 lags(p) chi2 df Prob > chi2 Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
. estat bgodfrey
Bảng 3.12: Kết quả Kiểm tra sự tương quan
Với P = 0.051 > 0.05 chấp nhận giả thuyết H0: khơng có sự tương quan. Kết luận: Mơ hình khơng có sự tương quan.
d. Kiểm tra phương sai thay đổi
Chạy phần mềm Sata có có kết quả sau:
Prob > chi2 = 0.2633 chi2(1) = 1.25
Variables: fitted values of lngdp Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . estat hettest
Bảng 3.13: Kết quả Kiểm tra phương sai thay đổi.
P = 0.2633 > 0.05, chấp nhận giả thuyết H0: phương sai không đổi. e. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 3.14: Kết quả Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao của biến lngov, tuy nhiên do sai số của biến lngov là 0.036 rất nhỏ và nhỏ hơn nhiều so với hệ số của biến lngov là 0.63 nên hiện tượng đa cộng tuyến cao này không gây ra hậu quả nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến các ước lượng của mơ hình.
f. Kiểm sai số ngẫu nhiên trong mơ hình có phân phối chuẩn. Kiểm định cặp giả thuyết sau:
H0: phần dư tuân theo phân phối chuẩn.
H1: phần dư không tuân theo phân phối chuẩn.
Sau khi chạy hồi quy, ta tạo ra phần dư của mơ hình với lệnh “predict resid, residual” trong phần mềm Sata. Sau đó dùng kiểm định Jacque – Bera kể kiểm tra phần dư có tuân theo phân phối chuẩn khơng, ta có kiểm định Jacque – Bera như sau:
Jarque-Bera test for Ho: normality:
Jarque-Bera normality test: 5.684 Chi(2) .0583 . jb resid
Với P = 0.0583 > 0.05 chấp nhận giả thuyết H0: phần dư tuân theo phân phối chuẩn.
resid 69 0.96657 2.034 1.543 0.06146 Variable Obs W V z Prob>z Shapiro-Wilk W test for normal data
. swilk resid
Bảng 3.15. Kết quả Kiểm sai số ngẫu nhiên trong mơ hình có phân phối chuẩn.
Với P = 0.061 > 0.05 chấp nhận giả thuyết H0: phần dư tn theo phân phối chuẩn.
Kết luận: Mơ hình có sai số ngẫu nhiên tn theo quy luật phân phối chuẩn. g. Kiểm tra hồi quy giả mạo
Với R2 = 0.99 cho ta thấy R2 rất cao, mơ hình hồi quy trên có khả năng xảy ra hiện tượng hồi quy giả mạo.
Hồi quy giả mạo là hiện tượng nếu một biến có xu thế được hồi quy theo một hoặc nhiều biến có xu thế thì chúng ta thường thấy các thống kê F và t có ý nghĩa và giá trị R2 cao, nhưng thực sự khơng có mối quan hệ thực nào giữa chúng bởi vì mỗi biến có xu hướng tăng lên qua thời gian. Đây được xem là hồi quy giả mạo hoặc hồi quy không thật.
Thường thì dấu hiệu để nhận biết hồi quy là giả mạo là một giá trị thống kê d Durbin-Watson thấp. Theo Granger và Newbold, R2 > d là một quy tắc thực nghiệm tốt để hoài nghi một hồi quy ước lượng là giả .
Ta chạy phần mềm Sata để xác định giá trị thống kê d Durbin-Watson có kết quả sau:
Durbin-Watson d-statistic( 4, 69) = 1.545985 . estat dwatson
Với kiểm định Durbin-Watson d-statistic (4, 69) = 1.545 > R2 = 0.99 cho ta thấy hồi quy trên không nằm trong trường hợp R2 > d để xác định hồi quy trên là hồi quy giả mạo.
Granger cho rằng “Kiểm định đồng liên kết có thể được nghĩ như một cách kiểm định trước để tránh các tình huống hồi quy giả mạo”. Ở đó hồi quy giữa một chuỗi khơng dừng theo một chuỗi không dừng khác không dẫn đến hồi quy giả mạo. Đây là trường hợp đồng liên kết: Nếu hai chuỗi thời gian có xu thế ngẫu nhiên (tức chúng là các chuỗi không dừng), một hồi quy của một biến này theo biến khác có thể triệt tiêu các xu thế ngẫu nhiên chứa trong các chuỗi dữ liệu, điều này cho chúng ta biết rằng có một mối quan hệ cân bằng hoặc dài hạn giữa chúng, mặc dù khi tách riêng lẽ chúng là các chuỗi không dừng.
Ta thực Kiểm định hồi quy đồng kết hợp Durbin-Watson (CRDW) Giả thuyết H0: d = 0 (đồng liên kết)
Giả thuyết H1: d > 0 (không đồng liên kết)
Các giá trị tới hạn ở mức 1%, 5% và 10% tương ứng là: 0,511; 0,388 và 0,322. Nếu d nhận được từ thống kê Durbin-Watson nhỏ hơn các giá trị trên thì H0 bác bỏ ở mức xác suất tương ứng.
Ta có d = 1.545 lớn hơn các giá trị tới hạn ở mức 1%, 5% và 10% tương ứng là: 0,511; 0,388 và 0,322. Ta chấp nhận giả thuyết H0: đồng liên kết
Vậy trong mơ hình hồi quy có mối quan hệ đồng liên kết.
Ngồi biện pháp kiểm tra Durbin-Watson (CRDW), ta cịn có biện pháp kiểm tra phần dư. Nguyên tắc kiểm tra phần dư như sau: lngov, lngdp, lntygia, lnoilrent là các chuỗi không dừng hoặc bước ngẫu nhiên [nhưng đều dừng ở sai phân bậc đều là I(1)]. Tuy nhiên, có thể sự kết hợp tuyến tính của các biến trên sẽ là tạo ra chuỗi dừng. Cụ thể hơn, nếu ta viết lại phương trình hồi quy như sau ut = lnGDPt - - lngovt - lnoilrentt - lntygiat và tìm
nếu ut là I(0) hoặc dừng, thì ta nói rằng các biến lngov, lngdp, lntygia, lnoilrent là đồng kết hợp. Nói một cách nôm na, chúng thuộc cùng một biến. Về trực giác, ta thấy rằng khi ut trong mơ hình hồi quy là I(0), thì “các xu hướng” trong lngov, lngdp, lntygia, lnoilrent trở nên cân bằng với nhau. Và chúng sẽ có cùng một bước sóng nếu chúng được kết hợp với nhau ở cùng một bậc. Như vậy, nếu chuỗi Y là I(1) và một chuỗi khác X cũng là I(1), thì chúng có thể là đồng kết hợp. Nói rộng ra, nếu Y là I(d) và X cũng là I(d) mà d có cùng giá trị, thì hai chuỗi này có thể là đồng kết hợp. Nếu đúng là như thế, thì hồi qui đối với các mức của các biến đó, sẽ là có ý nghĩa (tức là khơng phải là không xác thực); và chúng ta sẽ không mất bất kỳ thông tin dài hạn q giá nào, cái mà có thể bị mất đi nếu thay vào đó ta sử dụng các sai phân bậc 1 của chúng. Tóm lại, miễn là chúng ta chắc chắn được rằng những gì có được từ các hồi qui như ut là I(0) hoặc dừng, thì hệ phương pháp hồi qui truyền thống (kể cả các kiểm định t và F) mà chúng ta đã biết cho đến nay vẫn áp dụng được đối với các dữ liệu liên quan tới chuỗi thời gian.
Ta chạy phần dư của mơ hình với câu lệnh trong Sata như sau: predict resid, residual.
Sau đó để kiểm tra phần dư của mơ hình có phải là 1 chuỗi dừng không. Ta sử dụng kiểm tra Dickey-Fuller để xác định:
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -6.540 -3.555 -2.916 -2.593 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 68 . dfuller resid
Qua kết quả kiểm tra, ut là một chuỗi dừng, ta có thể áp dụng phương pháp hồi qui truyền thống để hồi quy các chuỗi không dừng.
Qua số liệu, các biến chi tiêu chính phủ, tài ngun, tỷ giá, GDP có xu hướng tăng lên qua thời gian và nếu chúng khơng có mối liên quan, tác động đến nhau sẽ dẫn đến hiện tượng hồi quy giả mạo, tuy nhiên chi tiêu chính phủ, tài nguyên, tỷ giá đều có tác động lên tăng trưởng kinh tế là thực chất chứ không phải là ngẫu nhiên cùng tăng, điều này thể hiện tại các lý thuyết kinh tế (lý thuyết của Keynes, lý thuyết về nền kinh tế hỗn hợp…), mơ hình tăng trưởng nội sinh nên qua kết quả kiểm tra và dựa vào lý thuyết, mơ hình hồi quy trên khơng phải là hồi quy giả mạo.
3.4.4. Kết quả chạy mơ hình 2:
Qua kết quả kiểm tra mơ hình cho ta chấp nhận mơ hình với kết quả như sau:
lngdpt = 0.63lngovt + 0.35lnoilrentt + 0.35lntygiat + 0.78 + ut Với kết quả trên:
- Khi chi tiêu chính phủ Nga tăng 1%, các yếu tố khác khơng đổi thì GDP của Nga tăng 0.63%.
- Khi nguồn thu dầu mỏ tăng 1%, các yếu tố khác khơng đổi thì GDP của Nga tăng 0.35%.
- Khi tỷ giá tăng 1%, các yếu tố khác khơng đổi thì GDP của Nga tăng 0.35%.
Biến tỷ giá thể hiện dấu dương đúng với tình hình thực tế khi tỷ giá tăng làm tăng sức cạnh tranh của hàng hoá xuất khẩu và làm giảm tính cạnh tranh của hàng hoá nhập khẩu, giúp nền kinh tế tăng trưởng. Điều này thể hiện nguồn thu dầu mỏ và chi tiêu chính phủ là các nhân tố ảnh hưởng đến nền kinh tế Nga.
Kết quả chạy mơ hình hồi quy cho thấy GDP của nước Nga chịu sự tác động của chi tiêu chính phủ, nguồn thu từ dầu mỏ và tỷ giá, điều này phù hợp với các lý thuyết kinh tế tân cổ điển, Keynes và phù hợp với các nghiên cứu về các quốc gia xuất khẩu dầu mỏ như của Helmi Hamdi, Rashid Sbia, 2013, (Kết quả chỉ ra doanh thu từ dầu mỏ vẫn là nguồn tạo ra tăng trưởng và là kênh chính tài chính cho chính phủ chi tiêu) và Kegomoditswe Koitsiwe, Tsuyoshi Adachi (2015) (Nghiên cứu điều tra mối quan hệ năng động giữa thu nhập từ nguồn thu tài nguyên, chi tiêu của chính phủ, tỷ giá hối đoái và tăng trưởng kinh tế ở Botswana. Nghiên cứu cho thấy phản ứng tích cực và tiêu cực đối với các cú sốc của nguồn thu tài nguyên, chỉ ra rằng doanh thu từ tài nguyên tác động đến thay đổi trong tăng trưởng kinh tế và chi tiêu của chính phủ. Kết quả thực nghiệm cũng cho thấy thu nhập từ tài nguyên và tỷ giá hối đoái gây ra tăng trưởng kinh tế).
Để tăng trưởng kinh tế đòi hỏi nước Nga tăng cường chi tiêu và tăng nguồn thu từ dầu mỏ và thực tế cho thấy những năm gần đây nước Nga liên tục tăng chi tiêu, tăng cường khai thác dầu mỏ, tuy nhiên có một khó khăn nếu nguồn thu dầu mỏ suy giảm thì biện pháp nào giúp nền kinh tế Nga vượt qua khó khăn, vì nguồn thu dầu mỏ với chi tiêu chính phủ có mối quan hệ đồng liên kết, nguồn thu giảm làm nguồn chi giảm, cả 2 yếu tố trên cùng làm ảnh hưởng đến GDP của nước Nga. Thực tế cho thấy nền kinh tế Nga tự điều chỉnh nhằm giảm bớt những suy giảm như đồng tiền ruble của Nga bị mất giá điều này góp phần tăng nguồn thu từ dầu mỏ khi quy đổi từ ngoại tệ sang đồng nội tệ (dầu mỏ của Nga chủ yếu xuất khẩu), điều này góp bù đắp một phần nguồn thu dầu mỏ giảm do giá dầu giảm, từ đó làm hạn chế suy giảm nguồn chi tiêu chính phủ, ngồi ra tỷ giá giảm làm tăng sức khả năng cạnh tranh đối với hàng xuất khẩu, làm hạn chế nhập khẩu từ đó góp phần khắc phục việc suy giảm kinh tế.
3.4.5. Dự đoán sự biến động của nước Nga trong tương lai
Với các dữ liệu từ quý I 2017 đến quý I 2019 và sử dụng phần mềm Sata, ta có những dự báo về sự phát triển của nền kinh Nga như sau:
8 8. 2 8. 4 8. 6 8. 8 90 95 100
Forecast for lngov
95% CI forecast
Hình 3.4: Dự đốn chi tiêu ngân sách của nước Nga từ quý II 2017 đến quý I 2019 9. 8 10 10 .2 10 .4 10 .6 90 95 100 Forecast for lngdp 95% CI forecast
Qua biểu đồ cho ta thấy biến lngov, lngdp trong từng giai đoạn có sự tăng, giảm nhưng có xu hướng chung là tăng dần lên, điều này thể hiện chi tiêu và nền kinh tế Nga đang có xu hướng phát triển đi lên trong tương lai dù có trải qua một số thách thức hiện nay như giá dầu giảm, bị các nước phương Tây cô lập về kinh tế lẫn chính trị. Điều này phù hợp với dự đoán của các nhà kinh tế khi cho rằng giá dầu giảm chỉ là nhất thời, xu hướng giá dầu tăng vẫn tiếp tục trong tương lai vì dầu mỏ là nguồn tài nguyên không tái tạo, trữ lượng cũng có hạn và hiện tại chưa có nguồn tài nguyên thay thế hiệu quả nguồn dầu mỏ. Trong khi đó nước Nga hiện nay với lợi thế về khai thác và dự trữ dầu mỏ đã trở thành quốc gia xuất khẩu dầu mỏ lớn nhất thế giới và Nga cũng đã phối hợp với các nước OPEC kiểm soát nguồn cung để làm tăng giá dầu lên. Cùng với nguồn thu từ dầu mỏ tăng sẽ làm chi tiêu chính phủ tăng, các điều trên sẽ góp phần làm quốc gia Nga tiếp tục phát triển ổn định trong tương lai.
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
4.1. Kết luận
Đề tài đã áp dụng mơ hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) để xem xét mối quan hệ giữa thu chi ngân sách và ước lượng OLS để đánh giá ảnh hưởng của chi tiêu chính phủ và nguồn thu từ dầu mỏ lên tổng sản phẩm quốc nội của quốc gia Nga trong giai đoạn từ quý I 2000 – quý I 2017.
Kết quả phân tích số liệu thông qua các phương pháp định lượng trên cho thấy:
- Có mối quan hệ đồng liên kết gữa nguồn thu dầu mỏ và chi tiêu chính phủ Nga, mối quan hệ trên là mối quan hệ mối quan hệ dài hạn, biến động cùng chiều tuân theo giả thuyết đồng bộ hố tài chính. Trong đó nguồn thu dầu mỏ tác động tích cực đến chi tiêu của Chính phủ.
- Qua mơ hình hồi quy cho ta thấy chi tiêu Chính phủ và nguồn thu dầu mỏ ảnh hưởng tích cực đến nền kinh tế nước Nga, điều này địi hỏi phải duy trì ổn định nguồn thu dầu mỏ để làm động lực phát triển kinh tế.
- Hiện nay giá dầu có xu hướng tăng làm nền kinh tế Nga có những dấu hiệu khởi sắc (GDP năm 2017 tăng trưởng dương lần đầu từ năm 2015). Điều này thể hiện hiện nay nước Nga không bị lời nguyền tài nguyên mà có thể coi đó là một phước lành đối với quốc gia Nga.
4.2. Hàm ý chính sách
4.2.1. Các biện pháp nhằm cân bằng giữa chi tiêu với nguồn thu từ dầu mỏ
Với mối quan hệ đồng liên kết giữa chi tiêu với nguồn thu từ dầu mỏ cho ta thấy để đảm bảo chi tiêu nhằm đắp ứng yêu cầu xã hội, Nga cần phải
tăng nguồn thu từ dầu mỏ, tuy nhiên như các nghiên cứu trước đó đã chỉ ra rằng nguồn thu từ dầu dễ biến động và không chắc chắn trong tương lai vì có thể cạn kiệt trong tương lai, công nghệ sản xuất, tiêu dùng dầu mỏ biến đổi, nguồn cung cầu thay đổi làm giá dầu biến động, do đó để đảm bảo chi tiêu nước Nga ổn định cần phải đa dạng hóa nền kinh tế nhằm tăng nguồn thu, tránh phụ thuộc quá nhiều vào nguồn thu từ ngành dầu mỏ. Nhằm thực hiện điều này địi hỏi phải đa dạng hố cơng nghiệp, nông nghiệp, thúc đẩy tiến bộ khoa học kỹ thuật. Ngoài ra để phát triển bền vững tránh việc phụ thuộc vào tài nguyên, quốc gia Nga cần đầu tư vào giáo dục, đào tạo nhân lực để đáp ứng nhu cầu phát triển nền kinh tế tri thức.
4.2.2. Các chính sách phát triển kinh tế Nga
- Kết quả cho ta thấy tăng trưởng kinh tế Nga chịu ảnh hưởng từ các