2.2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây:
2.2.3.12 Bài nghiên cứu của Sử Đình Thành (2015):
Sử Đình Thành (2015) với bài nghiên cứu “Tác động ngưỡng của lạm phát đến
tăng trưởng kinh tế ở 5 nước Asean: Mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn dữ liệu bảng”.
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy chuyển tiếp trơn dữ liệu bảng (PSTR) được phát triển bởi González, Teräsvirta and Dijk (2005) và kiểm định GMM-IV cho mức ngưỡng lạm phát tìm được. Lợi thế chính của PSTR là cho phép hệ số lạm phát – tăng trưởng thay đổi theo quốc gia và thời gian. Ngưỡng lạm phát được tác giả tìm thấy ở 5 nước Asean giai đoạn 1980 – 2011 là 7.84%. Khi lạm phát ở dưới mức ngưỡng lạm phát này, tác động của lạm phát đến tăng trưởng là không rõ ràng, những khi lạm phát vượt mức ngưỡng này, ảnh hưởng của nó đến tăng trưởng kinh tế là mạnh mẽ và rõ ràng.
2.2.3.13 Bài nghiên cứu của Celil Aydin, 𝑂̈mer Esen, Metin Bayrak (2016):
Celil Aydin, 𝑂̈mer Esen, Metin Bayrak (2016) với bài nghiên cứu “Lạm phát và
tăng trưởng kinh tế: Phân tích ngưỡng dạng bảng động cho các nước Cộng hịa Thổ Nhĩ Kỳ trong q trình chuyển đổi” tìm hiểu tác động của lạm phát đến tăng trưởng
kinh tế của 5 nước Cộng hòa Thổ Nhĩ Kỳ (Azerbaijan, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Uzbekistan và Turkmenistan) giai đoạn 1992 - 2013 bằng kỹ thuật ước lượng mơ hình hồi quy ngưỡng dạng bảng động. Tác giả tìm thấy mối quan hệ phi tuyến giữa lạm phát
và tăng trưởng kinh tế của các nước này và cũng tìm được mức ngưỡng lạm phát của các quốc gia này là 7.97%.
2.2.3.14 Bài nghiên cứu của Raul Ibarra và Danilo R. Trupkin (2016):
Raul Ibarra và Danilo R. Trupkin (2016) với bài nghiên cứu “Kiểm định lại mối
quan hệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế: Vấn đề thể chế ở các nước đang phát triển”
sử dụng một dữ liệu lớn bao gồm 138 quốc gia giai đoạn 1950 – 2009 bằng kỹ thuật ước lượng hồi quy chuyển tiếp trơn dữ liệu bảng (PSTR). Kết quả tìm được mức ngưỡng lạm phát cho các nước phát triển là 4.5% và mức ngưỡng lạm phát cho các nước đang phát triển là 19.1%.
2.2.3.15 Bài nghiên cứu của Ahmad Zubaidi Baharumshah, Ly Slesman, Mark E. Wohar (2016): Wohar (2016):
Ahmad Zubaidi Baharumshah, Ly Slesman, Mark E. Wohar (2016) với bài nghiên cứu: “Lạm phát, lạm phát không chắc chắn và tăng trưởng kinh tế ở thị trường
các nước mới nổi và đang phát triển: Bằng chứng từ dữ liệu dạng bảng”. Tác giả thu
thập dữ liệu bảng của 94 quốc gia mới nổi và đang phát triển dựa trên kỹ thuật ước lượng GMM, mơ hình ba chế độ chặn, tác giả khẳng định mối quan hệ nghịch biến của tăng trưởng kinh tế - lạm phát khi tỷ lệ lạm phát ở mức cao. Tác giả tìm ra bằng chứng thực nghiệm về mức lạm phát vừa phải nên nằm trong khoảng từ 5.6% đến 15.9% là có tác dụng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Qua trình bày các nghiên cứu trước đây, tác giả tóm tắt lại các nội dung chính trong bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu trước đây.
Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu trước đây
STT Tác giả Dữ liệu Phương pháp
nghiên cứu
Mối quan hệ lạm phát - tăng trưởng kinh tế
1 Thirlwall, A.P. và Barton, C.A. (1971)
51 nước
(1958 – 1967) tương quan dương
2 Mallik và Chowdhury
(2001) 4 nước Nam Á
hồi quy đồng liên kết và mơ hình sai số hiệu chỉnh
tương quan dương
3 Gregorio, D.J (1992)
12 nước Mỹ la tinh (1951 –
1985)
bình phương nhỏ
nhất tổng quát tương quan âm
4 Barro (1996) 100 nước
(1960 – 1990) hồi quy dữ liệu tương quan âm
5 Fischer (1993) 93 nước tương quan âm
6 Sarel (1996) 87 quốc gia
(1970 – 1990 ) mức ngưỡng là 8% 7 Michael Bruno và William Easter (1998) 31 nước
(1961 – 1994) tương quan âm
8 Khan và Senhadji (2001)
140 nước (1960-1998)
bình phương tối thiểu phi
tuyến 1-3%: các nước phát triển; 7-11%: các nước đang phát triển; 8-12% các nước. 9 Alexander Bick (2010) 40 nước (1960 – 2004) mơ hình ngưỡng của Hansen, có chế độ chặn có chế độ chặn: ngưỡng 19%; khơng có chế độ chặn: 12% 10 Lopez-Villavicencio và Mignon (2011) 44 nước (1961 – 2007) ước lượng chuyển tiếp trơn
dữ liệu bảng (PSTR) 1.23%: các nước phát triển; 14.54%: các nước mới nổi 11 Omay và Kan (2010) 6 nước công nghiệp (1972 – 2005 ) ước lượng chuyển tiếp trơn
dữ liệu bảng (PSTR)
STT Tác giả Dữ liệu Phương pháp nghiên cứu
Mối quan hệ lạm phát - tăng trưởng kinh tế
12 Vinayagathasan (2013)
32 nước châu Á (1980 –
2009)
mơ hình hồi quy ngưỡng dạng
bảng động mức ngưỡng là 5.43% 13 Seleteng, van Eyden
(2013)
102 nước (1960 – 2009)
ước lượng chuyển tiếp trơn dữ liệu
bảng (PSTR) mức ngưỡng là 10.5% 14 Baglan và Yoldas (2014) 92 nước (1975 – 2004)
ước lượng mơ hình chứa tham số semi linh loạt
dữ liệu bảng mức ngưỡng là 12% 15 Sử Đình Thành (2015) 5 nước (1980 – 2011 )
hồi quy chuyển tiếp trơn dữ liệu
bảng (PSTR)
mức ngưỡng là 7.84%
16 Celil, Esen, Bayrak (2016)
5 nước (1992 - 2013)
ước lượng mơ hình hồi quy ngưỡng dạng bảng động
mức ngưỡng là 7.97%
17 Raul, Trupkin (2016) 138 nước (1950 – 2009)
ước lượng hồi quy chuyển tiếp trơn dữ liệu bảng
(PSTR)
4.5%: các nước phát triển; 19.1%: các nước
đang phát triển.
18 Ahmad, Ly, Mark
(2016) 94 nước kỹ thuật ước lượng GMM, mơ hình ba chế độ chặn 5.6 đến 15.9%: lạm phát vừa phải
2.2.4 Một số nghiên cứu ở Việt Nam về mối quan hệ lạm phát – tăng trưởng kinh tế: trưởng kinh tế:
2.2.4.1 Bài nghiên cứu của Hồ Thị Lam (2015):
Hồ Thị Lam (2015) với bài nghiên cứu “Hiệu ứng ngưỡng trong mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam”. Tác giả dựa trên các lý thuyết nền
Pesaran và các cộng sự (2001), kết quả tìm thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa lạm phát – tăng trưởng kinh tế trong cả ngắn hạn và dài hạn. Áp dụng mơ hình này ở Việt Nam, tác giả tìm được mức ngưỡng lạm phát của nước ta là 8%.
2.2.4.2 Bài nghiên cứu của Lê Thanh Tùng (2015):
Lê Thanh Tùng (2015) với bài nghiên cứu “Xác định điểm ngưỡng trong mối quan hệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia Asean”, dữ liệu tác giả
nghiên cứu là 9 quốc gia Asean (trừ Lào) giai đoạn 1990 – 2012. Tác giả áp dụng mơ hình ước lượng ngưỡng được xây dựng bởi Khan và Senhadji (2001) và tìm được mức ngưỡng lạm phát cho các quốc gia này là 4%.
2.2.4.3 Bài nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và Ngô Nữ Diệu Khuê (2015):
Nguyễn Minh Sáng và Ngô Nữ Diệu Khuê (2015) với bài nghiên cứu “Lạm phát
và tăng trưởng kinh tế: Nghiên cứu thực nghiệm các nước đang phát triển và trường hợp Việt Nam” sử dụng phương pháp tự hồi quy dựa trên hai nghiên cứu của Sarel
(1996) và Khan, Senhadji (2001) với mẫu dữ liệu nghiên cứu là 17 nước đang phát triển, trong đó có Việt Nam giai đoạn từ 2000 – 2012. Tác giả tìm được mức ngưỡng lạm phát cho các quốc gia này là từ 11% - 12%.
Qua phần trình bày về các nghiên cứu trước đây của các tác giả ở nước ngoài và ở Việt Nam, bằng nhiều phương pháp trên dữ liệu của nhiều nước, các tác giả đã tìm thấy mối quan hệ của lạm phát – tăng trưởng kinh tế là có tương quan chặt chẽ. Dù có nhiều kết quả khác nhau nhưng các nhà nghiên cứu vẫn có điểm chung là cùng tìm ra mức ngưỡng lạm phát cho các nước, chứng tỏ mối quan hệ lạm phát – tăng trưởng kinh tế là mối quan hệ phi tuyến. Dưới mức ngưỡng đó, lạm phát có thể khơng tác động hoặc tương quan dương với tăng trưởng kinh tế, còn khi lạm phát trên mức ngưỡng, lạm phát thực sự ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Và các nhà nghiên cứu cũng tìm thấy mức ngưỡng của các nước phát triển thường thấp hơn mức ngưỡng của các nước đang phát triển.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Quy trình nghiên cứu:
Ở phần triển khai thực hiện mơ hình nghiên cứu, kiểm tra và viết kết quả nghiên cứu, tác giả cụ thể hóa bằng những bước sau đây:
Bước 1: Tác giả kiểm tra tính dừng của tất cả các biến trong mơ hình bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị thông qua kiểm định Levin, Lin và Chu (LLC) và kiểm định Im, Pesaran và Shin (IPS).
Bước 2: Tác giả chạy mơ hình hồi quy hai ngưỡng, nếu mơ hình chỉ có một ngưỡng thì chạy tiếp mơ hình hồi quy một ngưỡng.
Bước 3: Tác giả tạo biến giả dummy chỉ nhận hai giá trị 0 và 1. Dummy bằng 0 nếu lạm phát dưới mức ngưỡng tìm được và dummy bằng 1 nếu lạm phát trên mức ngưỡng tìm được. Sau đó, tác giả tiếp tục kiểm tra tính vững của mơ hình ước lượng ngưỡng bằng kỹ thuật ước lượng GMM.
Bước 4: Tác giả trình bày và thảo luận các kết quả nghiên cứu tìm được.
3.2 Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm:
Tác giả xem xét mơ hình đơn ngưỡng, với giá trị ngưỡng là γ, theo phương pháp của Hansen (1996, 1999, 2000) thì mơ hình hồi quy ngưỡng sẽ được xác định như sau:
Yit = µi + β’1xitI (qit ≤ ɤ) + β’2xitI (qit > ɤ) + eit (1)
Trong đó:
yit: Biến phụ thuộc đại diện cho tỷ lệ tăng trưởng bình quân đầu người (viết tắt là gdpgr). Biến tỷ lệ tăng trưởng bình quân đầu người được tính bằng cách lấy sai phân bậc 1 của logarit GDP bình quân thực tế đầu người ở mức giá cố định (2011).
q𝑖𝑡: Biến ngưỡng đại diện là biến lạm phát (viết tắt là ip). Lạm phát được tính bằng cách lấy trung bình phần trăm thay đổi của CPI trong 1 năm.
I: là tác động của lạm phát lên tăng trưởng kinh tế nếu có ngưỡng.
X𝑖𝑡: nhóm biến kiểm sốt có thể tác động đến tăng trưởng kinh tế bao gồm:
+ Sản lượng ban đầu (viết tắt là outputgdp) được tính bằng cách lấy sai phân bậc 1 của logarit sản lượng dựa trên GDP tại mức ngang giá sức mua, cho phép so sánh năng lực sản xuất giữa các nước qua thời gian.
+ Tỷ lệ tăng trưởng việc làm (viết tắt là emp) được tính bằng cách lấy sai phân bậc 1 của logarit của số lượng người có việc. Theo định nghĩa của Penn World Table 9.0 số lượng người có việc là những người từ 15 tuổi trở lên có tham gia làm việc trong tuần từ 1 giờ đến 1 tuần hoặc khơng làm việc nhưng có cơng việc kinh doanh.
+ Tỷ lệ tăng trưởng đầu tư (viết tắt là inv) được tính bằng cách lấy sai phân bậc 1 của logarit tỷ lệ đầu tư/GDP tại mức ngang giá sức mua, cho phép so sánh năng lực sản xuất giữa các nước qua thời gian.
+ Tỷ lệ tăng trưởng mậu dịch (viết tắt là tot) được tính bằng cách lấy sai phân bậc 1 của logarit (giá trị xuất khẩu/giá trị nhập khẩu).
+ Tỷ lệ tăng trưởng chi tiêu Chính phủ (viết tắt là gov) được tính bằng cách lấy sai phân bậc 1 của logarit tỷ lệ chi tiêu Chính phủ/GDP tại mức ngang giá sức mua, cho phép so sánh năng lực sản xuất giữa các nước qua thời gian.
µ𝑖: đại diện cho các hiệu ứng tác động cố định của mơ hình.
e𝑖𝑡: Sai số e𝑖𝑡 được giả định là độc lập và có phân phối độc lập ngẫu nhiên đồng nhất với trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi 𝜎2 (e𝑖𝑡~iid(0, 𝜎2)).
i: đại diện cho các quốc gia. t: đại diện cho thời gian.
Khi đó, giá trị ngưỡng γ sẽ được phát hiện thông qua việc xác định tổng sai số bình phương nhỏ nhất của kết quả ước lượng phương trình (1), trong đó I(.) sẽ nhận giá
trị là 1 nếu các điều kiện trong dấu ngoặc được thỏa mãn. Giá trị tổng sai số bình phương được tính tốn như sau:
S1 (γ) = 𝒆̂*(γ)’ 𝒆̂*(γ) = Y*’(Y – X*( γ)’(X*( γ)’ X*( γ))-1 X*( γ)’)Y* (2)
Khi đó, giá trị ngưỡng tối ưu chính là giá trị ước lượng bình phương bé nhất của γ, nghĩa là: ˆ arg minS1( )
Một khi giá trị ngưỡng tiềm năng đã được phát hiện, bước tiếp theo cần phải xác định xem giá trị ngưỡng này có ý nghĩa thống kê hay khơng. Từ phương trình (1), việc kiểm định hiệu ứng không ngưỡng thông qua việc kiểm định Likelihood-Ratio (LR) với giả thuyết H0: γ1t = γ2t với t = 1,2,3....... Kiểm định LR dựa vào:
𝑳𝑹𝟏 (𝜸) = (𝑳𝑹𝟏 (𝜸)−𝑳𝑹𝟏 (𝜸 ̂ ))
𝝈 ̂𝟐
Tuy nhiên, Hansen (1996, 1999, 2000) cho rằng trong điều kiện phi tuyến (chưa biết 𝛾), vấn đề nhiễu tham số làm cho phân phối ước lượng 𝛾 khơng chuẩn. Do đó,
Hansen (1996) đề xuất phương pháp Bootstrap để mô phỏng phân phối tiệm cận chuẩn để xác định được các giá trị thống kê p – value của kiểm định. Chọn mẫu Bootstrap sẽ xác định đúng đắn hơn giá trị tiệm cận của thống kê p. Khi đó giả thuyết Ho sẽ là Ho = γ = γ0 (γ là giá trị thực của γ0). Một khi hiệu ứng ngưỡng tồn tại thì ước lượng ngưỡng γ sẽ có giá trị thực tế là γ0 và thống kê LR sẽ được xác định như sau:
𝑳𝑹𝟏 (𝜸) = (𝑳𝑹𝟏 (𝜸𝟎)−𝑳𝑹𝟏 (𝜸 ̂ ))
𝝈 ̂𝟐
Trong đó, LR1(γ0) là tổng số dư bình phương thu được từ phương trình (1), LR1(𝜸 ̂) là tổng số dư bình phương thu được từ ước lượng phương trình (2). Nếu giá trị p – value nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê, giả thiết H0 bị bác bỏ, điều này cũng có nghĩa là tồn tại giá trị ngưỡng.
3.3 Phương pháp nghiên cứu: 3.3.1 Tính dừng của các biến: 3.3.1 Tính dừng của các biến:
Theo Hansen (1999), để tránh hồi quy giả mạo, các biến trong dữ liệu bảng phải là các biến dừng. Để kiểm định tính dừng của dữ liệu, luận văn sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị thông qua kiểm định Levin, Lin và Chu (LLC) và kiểm định Im, Pesaran và Shin (IPS).
3.3.2. Mơ hình ngưỡng theo đề xuất của Hansen (1999):
Dữ liệu thu thập được từ 1 bảng cân đối (yit, qit, xit: 1 ≤ I ≤ n, 1≤ t ≤ T). Biến phụ thuộc yit và biến ngưỡng qit là các biến vô hướng, biến hồi quy xit là một vector k hướng, công thức được xác định như sau:
Yit = µi + β’1xitI (qit ≤ ɤ) + β’2xitI (qit > ɤ) + eit (1)
Với I (.) là hàm chức năng, ta có thể viết lại phương trình (1) như sau:
yit = { µ𝒊+ 𝛃𝟏′𝐱𝒊𝒕𝐈 + 𝐞𝒊𝒕, (𝐪𝒊𝒕 ≤ ɤ ), µ𝒊+ 𝛃𝟏′𝐱𝒊𝒕𝐈 + 𝐞𝒊𝒕, (𝐪𝒊𝒕 > ɤ ).
Ta có thể viết gọn lại phương trình (1):
xit (ɤ) = (𝐱𝒊𝒕𝐈 (𝐪𝒊𝒕 ≤ ɤ ) 𝐱𝒊𝒕𝐈 (𝐪𝒊𝒕 > ɤ )) Và β = (𝛽1′ 𝛽2′)’, vì vậy phương trình (1) bằng:
yit = µi + β’xit (ɤ) + eit (2)
Số quan sát được chia thành hai chế độ, phụ thuộc vào biến ngưỡng qit nhỏ hơn hay lớn hơn giá trị ngưỡng ɤ. Các chế độ này được phân biệt bằng các hệ số hồi quy độ dốc β1, β2. Để xác định β1, β2 yêu cầu các yếu tố của xit không là các nhân tố bất biến theo thời gian. Tác giả cũng giả định biến ngưỡng qit không là nhân tố bất biến theo thời gian. Sai số eit được giả định là độc lập và có phân phối (iid) với giá trị trung
bình bằng 0 và phương sai hữu hạn δ2. Giả định iid khơng bao gồm biến phụ thuộc có độ trễ xit. Không chắc chắn việc mở rộng kết quả cho phép mơ hình động và/hoặc phương sai thay đổi. Phân tích là tiệm cận cố định T từ n đến ∞.
Cách truyền thống để loại bỏ các ảnh hưởng riêng lẻ của µi là loại bỏ các giá trị trung bình riêng lẻ xác định. Việc xử lý trong mô hình tuyến tính khá dễ dàng, tuy nhiên trong mơ hình phi tuyến đòi hỏi phải xử lý cẩn thận. Giá trị trung bình của phương trình (1) qua thời gian t là:
𝒚
̅i= µi + β’𝒙̅i(ɤ) + 𝒆̅i (3)
Với 𝑦̅i= T-1∑𝑇𝑡=1y𝑖𝑡, 𝑒̅i = T-1∑𝑇𝑡=1e𝑖𝑡 𝑥̅i(ɤ) = 1 𝑇∑𝑇 x𝑖𝑡 (ɤ) 𝑡=1 = ( 𝟏 𝑻∑𝑻𝒕=𝟏𝐱𝒊𝒕 𝐈(𝐪𝒊𝒕 ≤ ɤ ) 𝟏 𝑻∑𝑻𝒕=𝟏𝐱𝒊𝒕 𝐈(𝐪𝒊𝒕 > ɤ )) Lấy hiệu phương trình (2) và (3) ta được kết quả:
𝒚𝒊𝒕∗ = β’𝒙𝒊𝒕∗ (ɤ) + 𝒆𝒊𝒕∗ (4)
Với 𝒚𝒊𝒕∗ = yit - 𝑦̅i
𝒙𝒊𝒕∗ (ɤ) = xit (ɤ) - 𝑥̅i(ɤ)
𝒆𝒊𝒕∗ = eit - 𝑒̅i
Ta tạo được các ma trận theo các giá trị đã tính được:
* * 2 * iT i i y y y ) ( ) ( ) ( * * 2 * iT i i x x x * * 2 * iT i i e e e
) ( ) ( ) ( ) ( * * * 1 * n i x x x X