2. 1T ng anh
3.4 Phương ph p định ượng
Để kiểm định tác động của FDI đến GDP trong sự có m t của xuất khẩu trong phần thực nghiệm tác giả thực hiện các bước sau với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 11.
Bước 1: Kiểm định nghi m đơn ị nhằm kiểm định tính d ng và không d ng của các chuỗi th i gian sử dụng trong mơ hình thực nghi m.
Kiểm định Augumented Dickey-Fuller DF được sử dụng để kiểm định tính dừng của các biến. Trong khi thực hiện kiểm định tính dừng ADF, mỗi biến được hồi quy theo một hằng số, một tuyến thời gian bất định, một biến trễ phụ thuộc và q biến trễ của sai phân bậc nhất của biến. Mơ hình kiểm định DF như sau:
xt = αt + βtt + ρxt-1 + ∑ + μt (3.2) Trong đ :
xt: là biến cần kiểm định tại thời điểm t t : là thời gian
μ: là sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn với giá trị trung bình 0 và phương sai khơng đổi.
Kiểm định ADF cho tính ngẫu của chỗi thời gian với giả thiết không H0: ρ = 0 và H1: ρ < 0 của phương trình 3.2) bên trên.
Bước 2: Kiểm định ính đồng tích hợp của các chuỗi d li u theo th i gian x c định mối quan h trong dài hạn.
Granger (1988) cho thấy nếu chuỗi thời gian không đồng liên kết mà tiến hành kiểm định Granger là không phù hợp, kết quả c được là không đáng tin cậy. Do đ , cần kiểm định t nh đồng liên kết các chuỗi thời gian và sử dụng mơ hình sửa lỗi để kiểm tra quan hệ nhân quả. Chúng ta sử dụng thử nghiệm Johansen và Jusileus 1992 để kiểm định thứ hạng đồng liên kết của các biến trong mơ hình.
Phương pháp này sử dựng qui trình khả năng tối đa maximum likelihoo proce ure để ước lượng và quyết định sự hiện diện của những vector đồng liên kết trong hệ thống vector tự tương quan. Theo vector của biến thứ p, vector Xt =
(X1t,…., pt được sinh ra theo quá trình vector tự tương quan theo thứ tự k với
sai số Gaussian.
Xt = A1Xt-1 + … + kXt-k + μ +εt t= 1… T (3.3) Trong đ :
Zt là một vector p ×1 của biến I(1) A là các tham số ước tính
ε1,…, εt là sai số thuộc Np 0,Σ μ là một vector hằng số
Mơ hình hiệu chỉnh sai số ưới đây được sử dụng để phân biệt giữa tính dừng dựa trên sự kết hợp tuyến tính với những cách kết hợp khác.
∆Xt = r1 ∆Xt-1 + … + rk ∆ t-k + Π t-k + μ +εt t= 1… T (3.4)
Thông tin về số vector đồng liên kết được quyết định bởi hạng của Π. Cụ thể hơn, hạng của Π quyết định có bao nhiêu cách kết hợp tuyến tính Xt là ổn định. Trong trường hợp 0 < hạng π = r < P, Π c thể được t nh như αβ’ hay Π = αβ’ , trong đ cả αβ′ α và β đều là ma trận p × r. Theo phương pháp Johansen, có hai chỉ số kiểm định để quyết định số vector đồng liên kết là giá trị tới hạn và giá trị lớn nhất.
Bước 3: Kiểm tra mối quan h nhân quả thông qua vi c ước tính và kiểm định k t quả mơ hình vector hi u chỉnh sai số.
Trong cách tiếp cận không giới hạn VAR, kiểm định quan hệ nhân quả Granger trong phân tích chuỗi thời gian là khơng thể thực hiện được vì sự tồn tại của xu hướng ngẫu trong biến. Kiểm định F cũng như kiểm định Wald trong việc quyết định xem liệu một vài tham số của mơ hình VAR bền vững có cùng giá trị 0 hay khơng khơng có giá trị cho q trình khơng dừng vì trị thống kê kiểm định (test statistic) không phân phối chuẩn. Quan hệ nhân quả Granger theo thời gian
có thể được xác định thơng qua mơ hình vector hiệu chỉnh sai số xuất phát từ các vector đồng tích hợp trong dài hạn. Engle và Granger (1987) khẳng định rằng nếu có một cân bằng hay mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến không dừng, chắc chắn phải tồn tại một sự biểu thị hiệu chỉnh sai số của số liệu. Engle và Granger chỉ ra rằng nếu tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết thì một hồi quy OLS đơn giản cũng c thể cung cấp những ước lượng phù hợp cho các hệ số cân bằng dài hạn. Điều kiện tiên quyết cho sự tồn tại của đồng liên kết là tất cả các biến liên quan phải liên kết ở cùng bậc. Khi đ , các phần ư từ ước lượng dài hạn có thể được sử dụng như hệ số hiệu chỉnh sai số (error correction terms ECT để giải thích các trạng thái ngắn hạn. Engel cùng Granger (1987) và Toda c ng Phillips 1993 đã minh chứng rằng trong đồng liên kết, sự biểu thị VAR (p) tiêu chuẩn trong sai phân cấp 1 là không rõ ràng và đề xuất biểu diễn theo hiệu chỉnh sai số vector như sau.
∆Xt = α + ∑ - d Xt-1 + υt (3.5) Trong đ :
Xt là một vector n ×1 vector của một biến Δ biểu thị sai phân
α là một vector hằng số n ×1 p là độ dài trễ
d là một ma trận hệ số n × r
υ là một vector n ×1 cột của nhiễu mà E(υt υt’ = Ω
p − or er V được xây dựng với điều kiện sai phân cấp 1, chuỗi I(0), thêm vào sai số hiệu chỉnh ( Xt-1)
Tuy nhiên, quy trình trên yêu cầu tất cả các chuỗi số liên quan phải thống nhất ở cùng bậc liên kết. Vì thế, trước khi tiến hành kiểm định mối quan hệ nhân quả dài hạn hay khơng có quan hệ nhân quả bằng vector hiệu chỉnh sai số, nhất
định phải xác định được bậc liên kết và xác nhận có tồn tại mối quan hệ dài hạn liên kết trong mơ hình.
Bài nghiên cứu này sử dụng kiểm định tính dừng để quyết định số bậc tích hợp của các chuỗi số; theo phương pháp của Johansen (1988) và Johansen cùng Juselius (1990) trong kiểm định sự đồng liên kết giữa các biến; thêm toán tử hiệu chỉnh sai số vào mơ hình để kiểm định các tác động ngắn hạn và dài hạn.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 K ả iểm định nghi m đơn ị
Trước ti n đối với chuỗi dữ liệu nghiên cứu theo thời gian, ta sẽ lấy logarit cơ số tự nhiên (lognebe) rồi sau đ lấy sai phân bậc 1, việc lấy logarit nhắm đơn giản hóa việc đánh giá tác động mạnh yếu của các nhân tố tới biến giải thích sau này, cịn việc lấy sai phân bậc 1 nhắm đảm bảo chuỗi dữ liệu dừng.
Nếu một chuỗi dừng thì giá trị trung bình, phương sai khơng thay đổi theo thời gian và giá trị hệ số tương quan giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách và độ trễ về thời gian giữa hai giai đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm thực tế mà hệ số tương quan được tính. Nếu một chuỗi khơng dừng thì có giá trị trung bình thay đổi ho c phương sai thay đổi ho c cả hai. Nếu một chuỗi khơng dừng thì kết quả hồi qui tuyến tính cổ điển sẽ khơng có giá trị.
Do vậy nếu, các chuối LGDP, LFDI, LEXP không dừng sẽ xảy ra hiện tượng hồi qui giả mạo và kết quả kiểm định thu được sẽ không phản ánh đúng mối quan hệ của các biến. Tuy nhiên nếu các chuỗi LGDP, LFDI, LEXP không dừng nhưng chuỗi GGDP, GFDI, GEXP (lần lượt là sai phân bậc 1 của LGDP, LFDI, LEXP) dừng và phần ư là ừng, thì chuỗi ban đầu là chuỗi liên kết bậc 1
Biể đồ 4.1: Biể đồ LGDP, LEXP, LFDI (2000Q1-2013Q4)
Nguồn: GSO, WB, UNCTAD
Biể đồ 4.2 : Biể đồ GGDP, GFDI, GEXP (2000Q1-2013Q4)
Nguồn: GSO, WB, UNCTAD
-2 0 2 4 2000q1 2005q1 2010q1 2015q1 time LGDP LFDI LEXP -1 -. 5 0 .5 1 2000q1 2005q1 2010q1 2015q1 time GGDP GFDI GEXP
Các ữ liệu về chỉ số kinh tế thường c xu hướng biến động nhất định theo thời gian. Đối với các biến số kinh tế nghi n cứu trong bài, tác giả đã lấy lognebe để chuỗi ữ liệu ổn định hơn. Nhìn vào biểu đồ 4.1 biểu iễn chuỗi ữ liệu ở DP, FDI, E P ở mức độ lognebe từ qu 1 năm 2000 đến qu 4 năm 2013 cho ta thấy các chuỗi dữ liệu vấn c xu thế tăng ần theo thời gian, cho thấy một dấu hiệu về chuỗi ữ liệu không dừng theo thời gian. Đến biểu đồ 4.2 biểu iễn chuỗi ữ liệu sai phân bậc 1 của các biến lognebe, ta thấy các chuỗi ữ liệu đã mất xu thế tăng theo thời gian, cho thấy ấu hiệu về các chuỗi dữ liệu dừng.
Về m t kiểm định, để kiểm định tính dừng của dữ liệu chúng ta thực hiện kiểm định của Dickey-Fuller đã trình bày trong phần phương pháp. Thực hiện kiểm định nghiệm Dickey-Fuller các chuỗi LGDP, LFDI, LEXP cho kết quả như sau.