Trong q trình phân tích và tìm kiếm dữ liệu cho bài nghiên cứu của mình, tác giả có tham khảo một số dữ liệu trong một số báo cáo của các tổ chức có uy tín như:
- GSO: Tổng cục thống kê Việt Nam - MOF: Bộ Tài chính Việt Nam - ADB: Ngân hàng phát triển Châu Á - IMF: Quỹ tiền tệ quốc tế
- WB: Ngân hàng thế giới
Mô tả chi tiết các biến:
- GDP: đại diện cho tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm (%) - M2: thay đổi trong cung tiền (money supply) hàng năm (%) - EXPEND: tổng chi tiêu của Chính phủ (tỷ đồng)
LEXPEND: giá trị logarit của EXPEND
- EX: giá trị xuất khẩu của Việt Nam (triệu USD) LEX: giá trị logarit của EX
Để đo lường các yếu tố tác động lên tăng trưởng kinh tế trong mơ hình thực nghiệm, tác giả thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: thực hiện kiểm tra trật tự tích hợp của các biến (intergration
order). Trật tự tích hợp các biến quyết định việc lựa chọn phương pháp thích hợp để ước lượng các tham số của mình. Nếu các biến có cùng trật tự tích hợp, phương pháp bình phương bé nhất OLS (ordinary least square) là phù hợp nhất để ước lượng mơ hình. Nếu các biến khơng có cùng trật tự, việc dùng OLS sẽ đưa ra các kết quả khơng chính xác và vì thế phương pháp tiếp cận khác là cần được xem xét. Để xác định trật tự của các biến cũng như kiểm định tính dừng và khơng dừng (unit roots or non-stationary) của các chuỗi thời gian trong mơ hình thực nghiệm, tác giả kiểm định nghiệm đơn vị phương pháp Augmented Dickey Fuller test (ADF) và Phillips – Perron test.
Theo định nghĩa, một chuỗi thời gian được xem là dừng nếu giá trị trung bình và phương sai c ủa nó khơng thay đổi theo thời gian và trị số hiệp phương sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc khoảng cách giữa hai giai đoạn đó và khơng phụ thuộc vào thời điểm thực sự mà hiệp phương sai được tính tốn.
Nếu một vài hay tất cả các biến trong mơ hình là khơng dừng, việc kiểm định giả thuyết theo quy ước và khoảng tin cậy sẽ không đáng tin. Khi một chuỗi được xác định là khơng dừng, việc nghiên cứu đặc tính của chúng chỉ phù hợp trong giai đoạn được khảo sát và kết quả nghiên cứu không thể sử dụng cho các giai đoạn khác, ngồi ra phân tích hồi quy cho các chuỗi khơng dừng có thể đưa đến kết quả là hồi quy giả mạo. Hồi quy giả mạo có hệ số xác định R2 cao và thống kê t có ý ngĩha nhưng th ực sự khơng có ý nghĩa (Granger và Newbold, 1974).
Có nhiều cách để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian như: dùng đồ thị; hàm tự tương quan và giản đồ tự tương quan; kiểm định nghiệm đơn vị; tuy nhiên, kiểm định nghiệm đơn vị là cách dùng phổ biến hiện nay.
Tính dừng được thiết lập bằng cách kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp Augmented Dickey Fuller test (ADF); phương pháp luận của kiểm định này như sau:
quy:
Kiểm định ADF cho nghiệm đơn vị được hình thành theo mơ hình hồi
Δyt = β0 + δYt + γ1ΔYt-1 + γ2ΔYt-2 + … + γpΔYt-p + µt (3.2) Với:
Y: biến chuỗi thời gian cần khảo sát Δ: toán hạn sai phân
β, δ, γ1... γp: các tham số ước lượng µt: nhiễu trắng
H0: δ = 0 (Yt là chuỗi không dừng) H1: δ ≠ 0 (Yt là chuỗi dừng)
Một xu thế thời gian (t) có thể được thêm vào phương trình (3.2) n ếu Yt dừng quanh một q trình tuyến tính xác định. Vì thế, phương trình (3.2) tr ở thành:
Δyt = β0 + αt + δYt + γ1ΔYt-1 + γ2ΔYt-2 + … + γpΔYt-p + µt (3.3) Với:
t: biến xu thế
α: tham số ước lượng cho biến tham số
Bước 2: sử dụng phương pháp phân tích đồng liên kết (cointergration) của
Engle – Granger để đo lường các mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến (quan hệ đồng liên kết). Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó được cho là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và có thể được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Nói cách khác, nếu phần dư trong mơ hình h ồi quy giữa các chuỗi thời gian khơng dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả hồi quy là thực và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Và nếu như mơ hình là đồng liên kết thì sẽ khơng xảy ra trường hợp hồi quy giả mạo, và khi đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn t và F vẫn có ý nghĩa.
Có nhiều phương pháp kiểm định mối quan hệ đồng liên kết: kiểm định Engle – Granger, kiểm định CRDW, phương pháp VAR của Johasen. Tuy nhiên, kiểm định Engle – Granger là kỹ thuật kiểm định đồng tích hợp phổ biến nhất trong việc áp dụng nguyên tắc hợp lý cực đại nhằm xác định sự tồn tại của các vecto đồng tích hợp và cho phép các nhà nghiên cứu có thể kiểm định nhiều giả thuyết khác nhau liên quan đến phần tử vecto.
Bước 3: khảo sát mối quan hệ động trong ngắn hạn giữa tăng trưởng kinh tế và các biến tác động trong mơ hình. Mơ hìnhđi ều chỉnh sai số ECM (Error Correction Model) được sử dụng nếu tồn tại các mối quan hệ trong dài hạn kể trên.
Theo Granger (1983, 1986), khái niệm cân bằng dài hạn chỉ định sự tương đương về mặt thống kê của đồng tích hợp. Tất nhiên, trong bối cảnh ngắn hạn có thể có sự mất cân bằng và sự mất cân bằng này có thể tồn tại q trình điều chỉnh động ngắn hạn như cơ chế hiệu chỉnh sai số (Error Correction Mechanism). Cơ chế này sẽ đưa hệ thống trở lại cân bằng dài hạn. Thực tế cho thấy, đồng tích hợp hàm ý sự tồn tại dạng hàm hiệu chỉnh sai số động trong xem xét quan hệ giữa các biến, do vậy mơ hình ECMđư ợc sử dụng trong ước lượng sẽ cho phép xác định cân bằng dài hạn từ sự vận động ngắn hạn được xác định từ dữ liệu thực tế.
Mơ hình ECM tổng qt: Δyt = γ1 Δxt + γ2 ξ t-1 + ωt (3.4) Phương trình (3.4) mơ tả Δyt được giải thích bởi Δxt và ξ t-1.
ξ t-1: sai số cân bằng (equilibrium error) đã xảy ra trong thời gian trước đó. ξ t-1 thể hiện sự điều chỉnh hướng đến cân bằng dài hạn. Nếu γ2 có ý nghĩa thống kê, thì nó cho ta biết một tỷ lệ mất cân đối trong y ở một thời đoạn trước đó được điều chỉnh ở thời đoạn tiếp theo.