3. Phương pháp nghiên cứu
3.2. Mẫu, dữ liệu và kỳ vọng dấu
3.2.3. Giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các quan điểm về đơ la hóa tài chính, kết quả các bài nghiên cứu thực nghiệm trước đây, câu hỏi nghiên cứu, mơ hình và kỳ vọng dấu của các biến, bài nghiên cứu này đưa ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết nghiên cứu 1: Đơ la hóa tài chính được giải thích bởi chính độ trễ của nó. Giải thuyết nghiên cứu 2: Nhóm biến lạm phát có tác động dương đối với mức độ đơ la
hóa của quốc gia.
Giả thuyết nghiên cứu 3: Nhóm biến nợ cơng có tác động dương đối với mức độ đơ la hóa
của quốc gia.
Giả thuyết nghiên cứu 4: Nhóm biến thể chế có tác động âm đối với mức độ đơ la hóa của
quốc gia.
Giả thuyết nghiên cứu 5: Các biến vĩ mơ khác có thể giải thích được tình trạng đơ la hóa
của quốc gia.
Giả thuyết nghiên cứu 6: Mức độ tác động của các biến độc lập đối với tình trạng đơ la
hóa ở Việt Nam và ASEAN có sự khác biệt so với tồn khu vực ASEAN +6.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy Generalized Method of Moment (GMM) để ước lượng các yếu tố quyết định đến mức độ đơ la hóa tài chính và sự kéo dài của nó ở các quốc gia nhóm ASEAN +6 theo thời gian. Bởi vì mơ hình hồi quy (5) sử dụng biến trễ của đơ la hóa tài chính làm biến phụ thuộc và tồn tại hiệu ứng cố định theo đơn vị chéo trong mơ hình, do đó, việc sử dụng phương pháp hồi quy GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh là hồn tồn phù hợp và hợp lý.
Mơ hình DGMM:
Mơ hình GMM được đề xuất bởi Holtz-Eakin, Newey và Rosen (1988) và sau đó được Arellano-Bond (1991) cải tiến thành mơ hình GMM sai phân (Difference Generalized
Method of Moment –DGMM). DGMM sử dụng các biến trễ của biến nội sinh để đại diện cho biến công cụ. Ưu điểm của DGMM được thể hiện ở các mặt sau:
- Giúp khắc phục được sự tương quan với sai số trong mơ hình hồi quy do tồn tại biến độc lập nội sinh vì quan hệ nhân quả.
- DGMM sử dụng sai phân bậc nhất để chuyển hóa phương trình hồi quy, giúp loại trừ được tác động cố định đơn lẻ (quốc gia cụ thể) vì các tác động này ở mơ hình hồi quy sai phân bậc nhất có đặc tính khơng đổi theo thời gian, từ đó hạn chế được đặc điểm của mơ hình hồi quy theo hiệu ứng cố định và khắc phục được sự tự tương quan giữa các tác động cố định đơn lẻ với các biến giải thích.
- DGMM được thiết kế cho dữ liệu bảng có T nhỏ và N lớn hơn
- DGMM sử dụng độ trễ bậc nhất của biến độc lập làm biến cơng cụ, do đó hạn chế được sự tự tương quan do mơ hình có biến giải thích là biến trễ của biến phụ thuộc.
Mơ hình GMM áp dụng cho trường hợp hồi quy mối quan hệ động (kéo dài theo thời gian) giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong đó có sự hiện diện của một biến phụ thuộc có độ trễ giữa các biến hồi quy như sau:
yit = yi,t-1 + X’it + uit, với i = 1,...,N và t = 1,...,T (6)
trong đó là hệ số vô hướng; X’it là vector 1 x k của biến giải thích, mà nó có thể hồn toàn là ngoại sinh, nội sinh hoặc xác định trước; và là vector k x 1 các hệ số. Giả sử rằng mơ hình cấu phần sai số như sau:
uit = i + vit (7)
Trong đó i IID (0;2) và vit IID (0;2 v)
Thành phần i đại diện cho tác động cố định đơn lẻ (quốc gia cụ thể) mà không thay đổi theo thời gian, và vit đại diện cho những cú sốc quốc gia cụ thể và thay đổi theo thời gian. Cú sốc cuối cùng là có phương sai khơng đổi và có tương quan theo thời gian trong mỗi cá nhân, nhưng khơng phải giữa các cá nhân. Do đó giả định:
E (i) = E (vit) = E (i;vit) = 0 (8)
E (vit;vjs) = 0 cho mỗi i,j,t,s với i ≠ j
Các biến ngoại sinh chặt chẽ không phụ thuộc vào các sai số quá khứ và hiện tại hoặc vit, trong khi các biến được xác định trước (bao gồm cả các biến phụ thuộc trễ) đều có khả năng
tương quan với các sai số vit trong quá khứ và có thể tương quan với các hiệu ứng cố định cá nhân i. Các biến nội sinh có khả năng tương quan với các sai số quá khứ và hiện tại vit và có thể liên quan với các hiệu ứng cố định cá nhân i.
Các ước lượng mơ hình bảng trong phương trình (6) và (7) được đặc trưng bởi hai nguồn tồn tại theo thời gian. Sự tự tương quan do sự hiện diện của một biến phụ thuộc có độ trễ giữa các biến hồi quy và các hiệu ứng riêng đặc trưng cho sự không đồng nhất giữa các cá nhân. Việc đưa vào các biến phụ thuộc trễ làm một trong các biến giải thích trong biểu thức (6) làm cho ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) bị sai lệch và không phù hợp ngay cả khi sai số vit không tự tương quan. Để khắc phục vấn đề này, có thể sử dụng các nhân tố ước lượng cố định. Lấy thời gian trung bình của các biến trong (6):
𝒚
̅ = 𝒚̅ + 𝒙𝒊 ̅𝒊′ + ̅ + 𝐯𝒊 ̅𝒊 (9)
Trừ phương trình (9) cho phương trình (5) ta có:
(𝒚𝒊𝒕− 𝒚̅ ) = (𝒚𝒊 𝒊,𝒕−𝟏− 𝒚̅ ) + (𝒙𝒊 𝒊,𝒕− 𝒙̅ )𝒊 + (𝒊 − 𝒊) + (𝐯𝒊𝒕− 𝒗̅ ) 𝒊
(𝒚𝒊𝒕− 𝒚̅ ) = (𝒚𝒊 𝒊,𝒕−𝟏− 𝒚̅ ) + (𝒙𝒊 𝒊,𝒕 − 𝒙̅ )𝒊 + (𝐯𝒊𝒕− 𝒗̅ ) 𝒊 (10)
Sự chuyển đổi này theo phương trình (10) làm biến mất i (hiệu ứng cố định cá nhân),
nhưng (𝑦𝑖,𝑡−1− 𝑦̅) vẫn còn tương quan với (v𝑖 𝑖𝑡− 𝑣̅) ngay cả khi vit không tương quan 𝑖
chuỗi. Điều này là do yi,t-1 tương quan với vit từ việc xây dựng mơ hình. Baltagi (2005) cũng cho thấy, trong các mơ hình bảng động, nhân tố ước lượng hiệu ứng ngẫu nhiên là thiên lệch. Một biến đổi thay thế mà loại ra từng tác động cố định đơn lẻ là sự biến đổi sai phân bậc một, theo đề nghị của Anderson và Hsiao (1981). Để có được ước tính phù hợp với các thông số của và ′s, bài nghiên cứu sử dụng sai phân bậc một của phương trình (6) để
loại trừ ảnh hưởng của cá nhân và do đó loại bỏ nguồn gốc của mâu thuẫn trong các mơ hình:
(𝒚𝒊𝒕− 𝒚𝒊𝒕−𝟏) = (𝒚𝒊,𝒕−𝟏− 𝒚𝒊,𝒕−𝟐) +(𝑿𝒊,𝒕 − 𝑿𝒊,𝒕−𝟏) + (𝒊 − 𝒊) + (𝐯𝒊𝒕− 𝐯𝒊𝒕−𝟏)
∆𝒚𝒊𝒕 =(∆𝒚𝒊𝒕−𝟏) +(∆𝒙′𝒊𝒕) + (∆𝒗𝒊𝒕) (11)
Thủ thuật sai phân này giúp loại bỏ những tác động cố định của cá nhân và làm cho các biến xác định trước thành biến nội sinh. Kết quả là, một biến xác định trước trong (𝑋𝑖,𝑡− 𝑋𝑖,𝑡−1) có thể liên quan với các sai số vi,t-1, trong (v𝑖𝑡− v𝑖𝑡−1). Nhân tố ước
Bond (1991) đã giải quyết được vấn đề này bằng cách công cụ hoá các biến sai phân
(∆𝑥′𝑖𝑡) khơng có tính chất ngoại sinh với độ trễ sẵn có của mình.
Áp dụng DGMM vào bài nghiên cứu:
Như đã trình bày ở trên, bài nghiên cứu này sử dụng mơ hình hồi quy GMM sai phân một bước để xem xét mối quan hệ giữa mức độ đơ la hố với các nhóm biến lạm phát, thể chế, nợ cơng và các nhóm biến vĩ mơ có liên quan khác. Bởi vì mẫu nghiên cứu có T nhỏ và N lớn hơn nhưng không quá lớn (N=15) nên bài nghiên cứu chỉ sử dụng phương pháp hồi quy GMM sai phân (DGMM) một bước thay vì sử dụng mơ hình hồi quy GMM hệ thống (system GMM) hai bước theo đề xuất của các tác giả Fabrico A.C Vieira, Marcio Holland và Marco F. Resende (2012).
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Sargan/Hansen và kiểm định Arellano – Bond (AR) để kiểm định hiệu quả của các mơ hình ước lượng, cụ thể:
- Kiểm định Sargan được dùng để kiểm định giới hạn về nội sinh của mơ hình vì nó xác định tính chất phù hợp của biến cơng cụ trong mơ hình GMM với giả thiết H0 là “Các biến cơng cụ gộp theo nhóm là ngoại sinh”. Vì vậy, giá trị P-value của thống kê Sargan càng cao thì càng tốt (ít nhất phải lớn hơn 10% để chấp nhận giả thiết H0).
- Kiểm định Arellano-Bond được dùng để kiểm tra tính chất tự tương quan của sai số theo phương pháp hồi quy DGMM theo đề xuất của Arellano-Bond (1991). Giả thiết H0 của kiểm định này là khơng có tự tương quan và áp dụng cho sai phân của sai số. Kiểm định AR (1) ở sai phân bậc nhất thường bác bỏ giả thiết H0 do chuỗi sai phân mặc nhiên có tương quan bậc nhất nên kết quả kiểm định được bỏ qua. Tương quan AR (2) kiểm định chuỗi sai phân của sai số để phát hiện tự tương quan của sai số bậc 1. Do AR (2) phát hiện được tự tương quan ở các bậc nên kiểm định AR (2) trong sai phân bậc 1 thường quan trọng hơn.
Theo đề xuất của Fabrico A.C Vieira, Marcio Holland và Marco F. Resende (2012), bài nghiên cứu lựa chọn các biến điểm xếp hạng đầu tư (IGrade), quy định pháp luật, MVP và các biến giả thời gian là biến ngoại sinh. Các biến độ trễ của đơ la hố, lạm phát, biến động lạm phát, tốc độ tăng trưởng lạm phát, tỷ lệ nợ công/GDP và biến tương tác giữa nợ công
và điểm xếp hạng đầu tư (Debt_grade) là các biến nội sinh. Bài nghiên cứu lựa chọn các độ trễ từ 1 đến 2 cho các biến nội sinh để làm biến công cụ.
Đối với trường hợp hồi quy cho khu vực ASEAN và Việt Nam, bài nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp hồi quy DGMM tương tự cho trường hợp ASEAN + 6 nhưng lần lượt thêm vào mơ hình hồi quy các biến giả đại diện cho khu vực/quốc gia để giải thích cho từng mức độ tác động của các nhân tố vĩ mô lên đô la hố tài chính ở từng trường hợp cụ thể so với mức độ tác động của toàn khu vực ASEAN +6.