7. Bố cục của luận văn
4.3 Áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM)
4.3.1 Phương trình hồi qui các biến trong dài hạn
Bảng 4.6 Kết quả hồi qui mơ hình cân bằng trong dài hạn (ECM) có phân tích độ mạnh (robust) Biến phụ thuộc Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng P > |t| F-test R2 lnRGDP lnRGI ,0408471 0,547 F(3,4) = 316,03 Prob > F = 0,000 within= 0,9526 between = 0,9908 overall = 0,9816 lnRGC ,5955785*** 0,002 lnRTR ,3211054** 0,038 Hệ số cắt 235,7329*** 0,000 *** , **: Ý nghĩa lần lượt ở mức 1% và 5%
Kết quả hồi qui mơ hình cân bằng của các biến trong dài hạn có phân tích độ mạnh ở Bảng 4.6 cho ta những nhận định sau:
- Tác động đồng thời của 3 biến lnRGI, lnRGC, lnRTR lên biến lnRGDP là có ý nghĩa về mặt thống kê thông qua kiểm định F (kiểm định Wald) ở mức ý nghĩa 1%.
- Xét ở góc độ riêng phần thì tác động của lnRGC và lnRTR lên lnRGDP là có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1% và 5%.
- Hệ số cắt là đại lượng khởi đầu của mỗi quốc gia trong bảng dữ liệu cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
- Mức độ giải thích cho sự thay đổi của biến tăng trưởng kinh tế thơng qua các biến giải thích đầu tư cơng, chi tiêu công và nguồn thu thuế là khá cao thể hiện qua các giá trị R2 (R2 “overall” = 0,9816; R2 “between” = 0,9908 và R2 “within” = 0,9526).
Từ phương trình hồi qui cân bằng các biến trong dài hạn, ta tính được phần dư (Residual), phần kết hợp tuyến tính của tất cả các biến. Giá trị thống kê mô tả của biến phần dư (Res) như sau:
Bảng 4.7 Thống kê mơ tả phần dƣ Res của mơ hình cân bằng trong dài hạn (ECM) có phân tích độ mạnh Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Số quan sát
Res Overall 1,12e-07 26,06356 -56,38301 89,14758 N = 133 n = 5 T-bar = 26,6 Between 24,89231 -26,48821 38,01050
Within 13,69848 -38,95987 51,13707
Từ Bảng 4.7, ta nhận thấy phần dư có giá trị trung bình gần bằng zero, điều này cho thấy các giá trị của phần dư xoay quanh một giá trị cố định bằng zero. Áp dụng kiểm định Fisher thuộc tính Phillip-Perron, độ trễ bằng 2 có xu thế lẫn khơng xu thế cho biến phần dư, ta nhận được kết quả lần lượt trong Bảng 4.8 và Bảng 4.9.
Bảng 4.8 Kiể định tính dừng fisher thuộc tính Phillips-Perron khơng xu thế, độ trễ 2 (biến phần dƣ)
Biến Tiêu chuẩn value p-value N T
Res Inverse chi-squared(10) p 31,4900*** 0,0005 5 25,6 Inverse normal z -2,9595*** 0,0015
Inverse logit t(29) L* -3,5097*** 0,0007 Modified inv. chi-squared Pm 2,9543*** 0,0000 ***
: Mức ý nghĩa 1%
Bảng 4.9 Kiể định tính dừng fisher thuộc tính Phillips-Perron có xu thế, độ trễ 2 (biến phần dƣ)
Biến Tiêu chuẩn value p-value N T
Res Inverse chi-squared(10) p 23,2122*** 0,0100 5 25,6 Inverse normal z -1,8882** 0,0295
Inverse logit t(29) L* -2,1792** 0,0188 Modified inv. chi-squared Pm 13,8696*** 0,0016 ***
, **: Ý nghĩa lần lượt ở mức 1% và 5%.
Từ Bảng 4.8 và 4.9 cho việc kiểm định tính dừng của biến phần dư trong hai trường hợp khơng xu thế và có xu thế, ta có thể kết luận là phần dư (Residual) đều dừng ở mức ý nghĩa lần lượt 1% và 5% cho cả bốn tiêu chuẩn kiểm định. iều này có nghĩa là biến Res có bậc tích hợp là I(0). Do đó, ta có thể kết luận rằng mơ hình hiệu chỉnh sai số (ECM) được áp dụng cho phân tích dữ liệu bảng khơng cân bằng đang khảo sát là thích hợp.
Bước tiếp theo trong mơ hình phân tích ECM là xem xét phương trình hồi qui các biến trong ngắn hạn như thế nào và tính tốn tốc độ hiệu chỉnh.