STT Tên biến Cách tính
1
FD (chỉ số về sự phát triển tài chính)
+(DEPT): Tổng dư nợ trong hệ thống tài
chính/GDP.
+(FIR): Tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ
thống tài chính/GDP.
+(SAV): Tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình/GDP.
+(PRV): Tín dụng tư nhân/tổng tín dụng.
2 TO (độ mở thương mại) Tổng kim ngạch xuất và nhập khẩu/GDP
3 FO (độ mở tài chính) (ASSET+FOREIGN DEBT)/GDP
4 GOV Chi tiêu chính phủ/GDP
5 State Sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước/
Tổng sản lượng công nghiệp
6 Enroll Số trẻ em đi học/ Số trẻ em trong độ tuổi đi học
Các biến kiểm sốt: GDP (gdp), tỷ lệ chi tiêu của chính phủ đối với GDP (gov), tỷ lệ sản lượng công nghiệp của khu vực nhà nước chia cho tổng sản lượng công nghiệp (state), và enroll là tỷ lệ người được đi học trong độ tuổi đi học.
Sự tăng trưởng kinh tế có tác động đến phát triển tài chính. Theo quan điểm của
Levine (1997), sự thay đổi trong viễn thơng, máy tính, các chính sách khu vực phí tài
chính, các thể chế, và bản thân tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến chất lượng của các dịch vụ tài chính và cấu trúc của hệ thống tài chính. Do cải tiến cơng nghệ làm chi phí giao dịch thấp hơn, chính sách tiền tệ và tài khóa ảnh hưởng đến việc đánh thuế các trung gian tài chính. Hơn nữa tăng trưởng kinh tế làm thay đổi sự sẵn lòng của người gửi tiết kiệm và nhà đầu tư phải trả các chi phí liên quan tham gia vào hệ thống tài chính.
Sản lượng cơng nghiệp của khu vực nhà nước cũng liên quan đến sự phát triển
tài chính. Đặc biệt, mức độ sở hữu nhà nước cao trong nền kinh tế khu vực thể hiện sự
méo mó tài chính cao và hiệu quả phân bổ tài nguyên tài chính thấp.
Barro và Sala-i-Martin,1995; Dollar, 1992 cho rằng chi tiêu của chính phủ và cải
thiện trong giáo dục có thể tăng cường phát triển kinh tế do đó ảnh hưởng đến sự phát triển tài chính.
3.2 Phương pháp xử lý số liệu
Tác giả sử dụng phần mềm EVIEWS 8, Excel để phân tích số liệu.
3.2.1 Phân tích thống kê mơ tả :
Tác giả sử dụng phần mềm EVIEWS 8 để thực hiện tính tốn, tóm tắt và lập bảng, biểu đồ cho một tập dữ liệu để làm cho các đặc điểm chính của nó (trung bình, phương sai, phân bố,…). Nội dung phân tích thơng kê mơ tả là tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu phản ánh một cách tổng quát: giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn…
3.2.2 Kiểm định tính dừng:
Trước khi chạy hồi quy ta phải kiểm tra tính dừng của dữ liệu để đảm bảo giả thiết của mơ hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên. Theo
Gujarati (1995), khi hồi quy giữa các chuỗi thời gian khơng dừng (non-stationary) sẽ
có thể có hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regression) do yếu tố xu thế tạo ra và kết quả ước lượng sẽ không thể tin cậy được. Do đó, trước khi chạy hồi quy ta phải kiểm định tính dừng của dữ liệu. Trong bài, tác giả thực hiện kiểm định Augmented
Dicky-Fuller (1979) đối với các biến để xác định tính dừng.
3.2.3 Kiểm định đồng liên kết của Johansen:
Kiểm định đồng liên kết Johansen là một phương pháp để kiểm định khả
năng đồng liên kếtcủa một số chuỗi thời gian có thuộc tính I(1). Theo Engle và
Granger (1987) kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó được cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mơ hình.
3.2.4 Kiểm định nhân quả Granger:
Kiểm định nhân quả Granger được thực hiện để xác định có tồn tại mối quan hệ
nhân quả giữa các biến độ mở tài chính, độ mở thương mại và sự phát triển của thị
trường tài chính. Ngồi ra nó cịn xác định thêm mối quan hệ nhân quả này là 1 chiều
hay 2 chiều.
3.2.5 Phân tích mơ hình VECM và hàm phản ứng xung IRF:
Trong trường hợp không tồn tại các mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến thì ước lượng mơ hình vector tự hồi quy (VAR). Trong trường hợp có tồn tại các mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến thì sử dụng mơ hình vector tự hồi quy (VAR) sẽ khơng nhất qn. Khi đó mơ hình sẽ bổ sung thêm thành phần hiệu chỉnh sai số (ECM). Mơ
hình biến đổi này được gọi là mơ hình VECM. Mơ hình VECM cũng có đầy đủ các ưu điểm của VAR, tuy nhiên VECM còn xét các tác động trong dài hạn.
Mơ hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (VECM)
Xét một mơ hình VAR(p) có dạng như sau:
Yt = A1 Yt-1 + A2 Yt-2 +…+Ap Yt-p + ut (2)
Ta biến đổi, viết lại mơ hình thành:
∆Yt = Yt – Yt-1= ПYt-1 + C1 ∆Yt-1 + C2 ∆Yt- 2 +…+Cp-1∆Yt-p + ut (3)
Trong đó: П = - (I-A1 - A2 -…-Ap ); Ci = − ∑Aj (j = i+1 → p), i-1,2,…, p-1;
ПYt-1 là phần hiệu chỉnh sai số của mơ hình; p là bậc tự tương quan (hoặc độ trễ). Mặt khác, П ≡ α x β’ Trong đó: Ma trận α là ma trận tham số điều chỉnh; β là ma trận hệ số dài hạn thể hiện tối đa (n-1) quan hệ đồng liên kết trong một mơ hình n biến nội sinh. β’ đảm bảo rằng Yt sẽ hội tụ về cân bằng bền vững trong dài hạn. Mô hình số (3) được gọi là mơ hình hiệu chỉnh sai số Vector (VECM). Theo đó, mơ hình được phát triển từ
mơ hình VAR (2) nhưng lại có dạng của một mơ hình hiệu chỉnh sai số (ECM) bao
gồm: (i) Các quan hệ ngắn hạn giữa ∆Yt và độ trễ của nó là ∆Yt-j thể hiện qua các tham
số Ci ; (ii) quan hệ dài hạn thể hiện qua thành phần hiệu chỉnh sai số ПYt-1. Tuy nhiên
điều khác biệt giữa VECM và ECM là thành phần hiệu chỉnh sai số của VECM có dạng một Vectơ đồng tích hợp thể hiện mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến. Vectơ đồng tích hợp này ràng buộc các hành vi trong dài hạn của biến nội sinh trong khi cho phép sự biến động ở một mức độ nhất định trong ngắn hạn. Nhờ có lý thuyết đồng tích hợp giữa các biến nên VECM có thể ước lượng được với các chuỗi dừng (I(1)) nhưng có quan hệ đồng tích hợp mà không bị hồi quy giả mạo. Đây là điểm khác biệt so với mơ hình VAR, mơ hình chỉ có thể ước lượng được khi tất cả các biến số là dừng (I(0)). Với cấu trúc như vậy, mô hình VECM chứa thơng tin về điều chỉnh cả ngắn hạn và dài hạn với những thay đổi trong Yt , thông qua dự báo, ước lượng của Ci và Π tương ứng.
Phân tích hàm phản ứng xung IRF để đánh giá mức độ phản ứng của biến
nghiên cứu khi chịu sự tác động từ các cú sốc từ các biến cịn lại.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã xây dựng thiết kế nghiên cứu và lựa chọn mơ hình nghiên cứu để giải quyết các câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu đã được đặt ra ở phần giới thiệu. Phương pháp sử dụng để nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng mơ hình VECM để nghiên cứu, sử dụng các kiểm định đơn vị, quan hệ nhân quả Granger Causibility, kiểm định đồng liên kết. Sau khi phân tích mơ hình VECM, phân tích hàm
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi đã xây dựng được mơ hình nghiên cứu và lựa chọn phương pháp ước lượng ở chương 3. Tác giả sử dụng phần mềm EVIEW 8 và excel để phân tích dữ liệu. Tác giả trình bày kết quả mơ tả và phân tích thống kê, các kết quả kiểm nghiệm và kết quả nghiên cứu tại chương này.
4.1 Mơ tả và phân tích thống kê
Trong phần này tác giả tiến hành thống kê mô tả các nhân tố được liệt kê trong mơ hình nghiên cứu đồng thời phân tích đánh giá tổng quan các nhân tố trong mơ hình mối quan hệ giữa độ mở thương mại, độ mở tài chính và tăng trưởng kinh tế Việt Nam với các dữ liệu cụ thể như : Xuất nhập khẩu, tăng trưởng kinh tế, độ mở thương mại, độ mở tài chính (được định nghĩa là tỷ lệ khối lượng các tài sản và các khoản nợ nước ngoài của một quốc gia trên GDP, Lane và Milesi-Ferretti (2007)), phát triển tài chính. Phương pháp thơng kê phân tích bao gồm phân tích cấu trúc bảng dữ liệu mơ tả các giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và độ lệch chuẩn, sử dụng đồ thị minh họa các giá trị để làm rõ nổi bật mối quan hệ của các nhân tố ảnh hưởng cũng như số liệu khảo sát một cách trực quan nhất. Kết quả thống kê mô tả cụ thể như sau: