mục 7)
P-value kiểm định cả hai nhóm chuỗi dữ liệu ở mơ hình 1, mơ hình 2 đều cho giá trị nhỏ hơn 0.01, dẫn tới bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tồn tại đồng liên kết tại 2 chuỗi biến mơ hình 1, mơ hình 2.
Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng cho kết quả tồn tại mối quan hệ dài han giữa các nhóm biến ở mơ hình 1 và mơ hình 2.
4.2.7 Phân tích kết quả hồi quy
Bài nghiên cứu sẽ tiếp cận các mơ hình GMM, với mục đích là khắc phục các khiếm khuyết kiểm định của mơ hình hồi quy OLS cổ điển.
Theo kết quả nghiên cứu của Arellano và Bond (1991), phương pháp hồi quy GMM là một giải pháp hữu hiệu để ước lượng hồi quy trong mơ hình trong trường hợp mơ hình vừa có hiện tượng phương sai thay đổi, tượng tương quan và nội sinh. Mơ hình Arellano và Bond kiểm soát được hiện tượng tự tương quan giữa phần dư, hiện tượng phương sai thay đổi và nội sinh. Ưu điểm của phương pháp GMM cho ước lượng vững và hiệu quả được trình bày ở mục 4.1.3.2, kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trên GMM nhằm khắc phục các khuyến khuyết dữ liệu mẫu đã được phát hiện bởi kiểm định Greene (2000), Wooldridge (2002) và Drukker (2003).
Kết quả hồi quy mơ hình như sau:
Bảng 4.2.7 a: Kết quả hồi quy mơ hình 1 (1) (1)
inflation fiscal_decifit 0.570**
(2.14) m2 -0.0502 (-1.58) gdppercapita -0.000989 (-1.12) gov_expenditure 0.668** (2.36) Interestrate 0.646*** (3.84) exchangerate -0.000176 (-0.93) tradeopeness -0.00799 (-0.38) cons -0.895 (-0.29) AR(1) 0.038 AR(2) 0.883 Sargan 1.000