Biến Ký hiệu Mô tả Nguồn dữ liệu
Nhập khẩu lnIM Logarithm tự nhiên của
nhập khẩu Việt Nam
Quỹ Tiền Tệ Quốc tế (IMF)
Xuất khẩu lnEX Logarithm tự nhiên của
xuất khẩu Việt Nam
Quỹ Tiền Tệ Quốc tế (IMF)
Thu nhập nội địa lnGDP
Logarithm tự nhiên của tổng sản lượng nội địa Việt Nam
Tổng Cục Thống kê Việt Nam (GSO)
Chỉ số giá nhập khẩu IMP Chỉ số giá nhập khẩu của
Việt Nam DataStream
Chỉ số giá xuất khẩu EXP Chỉ số giá xuất khẩu của
Việt Nam DataStream
Tỷ giá hối đoái danh
nghĩa có hiệu lực NEER
Tỷ giá hối đối danh nghĩa của Việt Nam so với 20 đối tác thương mại lớn nhất của
Quỹ Tiền Tệ Quốc tế (IMF)
Biến Ký hiệu Mô tả Nguồn dữ liệu
Việt Nam
Tỷ giá hối đoái thực
có hiệu lực REER
Tỷ giá hối đoái danh nghĩa của Việt Nam so với 20 đối tác thương mại lớn nhất của Việt Nam được điều chỉnh chỉ số giá tiêu dùng
Quỹ Tiền Tệ Quốc tế (IMF)
Độ biến động của tỷ giá hối đối danh nghĩa có hiệu lực
NeerVol
Độ lệch chuẩn của tỷ giá hối đối danh nghĩa có hiệu lực
Quỹ Tiền Tệ Quốc tế (IMF)
Độ biến động của tỷ giá hối đối thực có hiệu lực
ReerVol Độ lệch chuẩn của tỷ giá hối đối thực có hiệu lực
Quỹ Tiền Tệ Quốc tế (IMF)
3.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng
Dữ liệu luận văn sử dụng là dạng dữ liệu chuỗi thời gian theo quý từ năm 2002 đến năm 2016. Bên cạnh đó, đối với dữ liệu chuỗi thời gian, kiểm định tính dừng chuỗi thời gian là việc hết sức cần thiết phải được thực hiện trước khi tiến hành hồi quy. Bởi lẽ nếu biến số trong luận văn khơng dừng ở bậc gốc thì khi ước lượng tại chuỗi gốc sẽ có thể đưa ra kết quả bị chệch, nguyên nhân do một chuỗi thời gian được cho là dừng thì phải đảm bảo đồng thời các giả định sau:
Kỳ vọng của chuỗi thời gian không đổi
Phương sai của chuỗi thời gian là không đổi
Hiệp phương sai của chuỗi thời gian là không đổi
Cho nên nếu một trong ba giả định này khơng được thỏa, thì chuỗi thời gian đang được kiểm định sẽ khơng dừng. Nói cách khác, kết quả từ việc ước lượng các chuỗi không dừng sẽ gây ra vấn đề kết quả hồi quy chệch (bias) đi so với kết quả thực có thể đạt được.
giải quyết vấn đề này, Pesaran và Shin (1999) và Shin và các cộng sự (2001) đã đề xuất phương pháp tiếp cận kiểm định biên tự hồi quy và phân phối độ trễ, hay còn gọi là kiểm định biên ARDL. Nhìn chung, cách tiếp cận bằng kiểm định biên ARDL có những ưu điểm sau:
Thứ nhất, phương pháp này yêu cầu quy mô mẫu nhỏ hơn so với các phương pháp kiểm định đồng liên kết theo các phương pháp khác;
Thứ hai, nếu kiểm định nghiệm đơn vị được xem là một bước cần thiết trong các phương pháp kiểm định đồng liên kết khác, thì trong phương pháp này là khơng cần thiết và có thể bỏ qua, các biến có thể tích hợp tại bậc 0 hoặc bậc 1. Mối quan hệ dài hạn được kiểm định dựa trên hai giá trị biên. Trong đó, biên dưới là điểm giới hạn mà tất cả các biến đều tích hợp ở bậc 0 (I(0)) và biên trên là điểm giới hạn mà tất cả các biến đều tích hợp ở bậc 1 (I(1)).
Thứ ba, phương pháp tiếp cận ARDL cung cấp các kết quả ước lượng dài hạn không thiên lệch nếu một số các hồi quy mơ hình là nội sinh.
Thứ tư, phương pháp này cung cấp một phương pháp đánh giá tác động trong ngắn hạn cũng như trong dài hạn của một biến lên biến khác một cách đồng thời và nó cũng tách biệt tác động ngắn hạn và dài hạn
Theo Giles (2013), các giai đoạn khi thực hiện kiểm định biên ARDL có thể chia thành hai giai đoạn chính như sau:
Giai đoạn 1: Kiểm định tính đồng liên kết
Trong giai đoạn 1 này, để có thể kiểm định tính đồng liên kết của các biến số trong mơ hình nghiên cứu, luận văn tiến hành thực hiện 3 bước chính sau:
Bƣớc 1: Kiểm định nghiệm đơn vị để chắc chắn rằng khơng có biến nào tích
hợp ở bậc 2. Bởi vì hồi quy có thể là giả mạo nếu các biến dừng ở vi phân bậc 2.
Bƣớc 2: Ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số không giới hạn ARDL-UECM
(2) Trong đó: , , , là hệ số trong ngắn hạn. là các số nhân dài hạn, là sai số, và k, l, m, và n là độ trễ tối đa mà ta đưa vào mơ hình.
Mơ hình trên tương tự như một mơ hình ECM thơng thường, nhưng có số hệ số khơng hạn chế, vì vậy mơ hình trên được gọi là ECM khơng hạn chế, hay theo ngơn ngữ của Pesaran (2001) là mơ hình ECM có điều kiện.
Do dữ liệu nghiên cứu được sử dụng trong luận văn này là dữ liệu theo quý, do đó, theo sự đề nghị của Pesaran và Pesaran (2009), độ trễ tối đa là 4. Liên quan đến về vấn đề này, Giles (2013) đã tiến hành chọn độ trễ lớn nhất của biến tự hồi quy bằng kỹ thuật VAR dựa trên việc thử nghiệm lần lượt các biến phụ thuộc với những độ trễ k, l, m và n khác nhau, cuối cùng tác giả đi đến kết luận giống như những gì Pesaran và Pesaran (2009) đã gợi ý trước đó. Cho nên, sau khi xác định được độ trễ tối ưu này, luận văn tiến hành hồi quy mơ hình lần lượt theo các độ trễ này.
Bƣớc 3: Thực hiện kiểm định F xét ý nghĩa của các số nhân dài hạn.
Giả thuyết H0 của kiểm định cho thấy không tồn tại mối quan hệ dài hạn được biểu thị như sau:
H0: π1=π2= π3 = π4 = π5= 0
H1: π1 ≠0 hoặc π2 ≠0 hoặc π3 ≠0 hoặc π4 ≠ 0 hoặc π5 ≠ 0
Sau đó, luận văn sẽ so sánh giá trị kiểm định F-statistic với bảng giá trị tới hạn do Pesaran (2001) tính tốn. Bảng giá trị tới hạn này được tính tốn dựa trên số lượng các biến hồi quy và các giá trị định trước được đưa vào mơ hình. Có hai mức giá trị biên, hay còn được là giới hạn trên và giới hạn dưới. Giới hạn dưới thể hiện mức giá trị tới hạn trong trường hợp giả định tất cả các biến hồi quy đều tích hợp ở
biến đều tích hợp tại bậc 1, hay I(1). Nếu giá trị F-statistic tính tốn được cao hơn giới hạn trên, giả thiết H0, khơng có đồng liên kết giữa các biến, có thể được bác bỏ. Ngược lại, nếu giá trị kiểm định thấp hơn giới hạn dưới, lúc này luận văn không thể bác bỏ giả thiết Ho. Khi giá trị F-statistic rơi vào khoảng giữa hai biến, lúc nay chúng ta chưa thể kết luận kết quả kiểm định, nguyên nhân có thể là do bậc liên kết của các biến hồi quy.
Nếu kiểm định biên F cho thấy tồn tại mối quan hệ đồng liên kết, luận văn đi tiếp vào giai đoạn 2.
Giai đoạn 2: Ƣớc lƣợng các hệ số trong ngắn hạn và dài hạn
Trong giai đoạn 2 này, luận văn tiến hành 4 bước chính để có thể ước lượng được phương trình dài hạn và ngắn hạn của các biến trong bài nghiên cứu.
Bƣớc 4: Xác định độ trễ tối ưu. Việc lựa chọn độ trễ tối ưu cho các biến của mơ
hình có thể được thực hiện bằng việc xem xét các tiêu chuẩn như tối đa hóa R2 hay tối thiểu hóa các tiêu chuẩn AIC hay SBC.
Luận văn sử dụng phần mềm Eviews 9.0. đây là một phần mềm khá phổ thông với các đối tượng nghiên cứu định lượng, trong phiên bản Eviews 9.0 này, Eviews đã tích hợp ước lượng ARDL vào và lựa chọn độ trễ tối ưu thay cho người dùng. Do đó, chúng ta khơng mất nhiều thời gian cho việc tìm độ trễ tối ưu của mơ hình cho bước này như trong các phần mềm kinh tế lượng khác.
Bƣớc 5: Ước lượng phương trình dài hạn
Trước tiên, luận văn cần ước lượng mơ hình ARDL có dạng như sau:
(3)
Phương trình trên được kí hiệu như sau ARDL (k, l, m, n); là sai số, các tham số k, l, m và n là độ trễ tối ưu của mơ hình.
Từ kết quả có được từ việc hồi quy trong phương trình (3), chúng ta sẽ ước lượng được các hệ số của phương trình dài hạn có dạng như phương trình (1), cụ thể như sau:
Trong đó
Với j= {2, 3, 4} và q= {k, l, m, n}.
Bƣớc 6: Ước lượng các hệ số ngắn hạn theo mơ hình hiệu chỉnh sai số khơng
giới hạn UECM có dạng như sau:
(4) Trong đó là số hạng hiệu chỉnh sai số ở độ trễ một thời đoạn có được từ ước lượng mối quan hệ cân bằng dài hạn trong phương trình (4), là hệ số phản ánh tốc độ điều chỉnh hướng tới cân bằng cân bằng dài hạn.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả thống kê và ma trận tƣơng quan
4.1.1. Thống kê mô tả
Đầu tiên luận văn thực hiện thống kê mô tả các biến số được sử dụng trong luận văn bằng cách phân tích cách gia trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn và giá trị nhỏ nhất. Kết quả được trình bày trong bảng 4.1. Dựa vào bảng 4.1, có thể thấy rằng biến xuất khẩu có giá trị trung bình đạt 25.008 tương ứng với 72,583,248,836, độ lệch chuẩn là 0.768, giá trị nhỏ nhất là 23.495 và giá trị lớn nhất là 26.216. Biến nhập khẩu có giá trị trung bình đạt 25.116 tương ứng với 80,861,204,729, độ lệch chuẩn là 0.711, giá trị nhỏ nhất là 23.572 và giá trị lớn nhất là 26.228. Cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu Việt Nam có sự thay đổi đáng kể trong xuất khẩu và nhập khẩu.