4.3.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số
Kiểm định hệ số chặn β1
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β1=0
H1:β1≠0
Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=0.4587 > α
Chấp nhận H0, tức là hệ số chặn khơng có ý nghĩa thống kê
Kiểm định hệ số riêng phần
Kiểm định β2
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β2=0
H1:β2≠0
Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=0,0043< α
Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến EXRAT có ý nghĩa thống kê
Kiểm định β3
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β3=0
H1:β3≠0
Ta có p-value= 0,396 là lớn so với mức ý nghĩa thông dụng
Chấp nhận H0, tức là hệ số ước lượng của biến THUBQ khơng có nghĩa thống kê
Kiểm định β4
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β4=0
H1:β4≠0
Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=1,21e-010< α
Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến FDI có ý nghĩa thống kê
Kiểm định β5
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β5=0
H1:β5≠0 Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=0.0001< α
Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến OPEN có nghĩa thống kê
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β6=0
H1:β6≠0 Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=0.9550 > α
Chấp nhận H0, tức là hệ số ước lượng của biến INFLA khơng có ý nghĩa thống kê
4.3.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β2=β3=β4= β5= β6=0
H1:∑
i=2 6
βi2≠0
Sử dụng Gretl thu được kết quả:
F(5, 163) = 57.58236 và P-value(F) = 2.21e-34 <
Bác bỏ H0, tức là mơ hình phù hợp
Nhận xét:
Hệ số xác định R2 = 0.639589 cho thấy rằng với mẫu thu thập được thì các biến EXRAT, THUBQ, FDI, OPEN, INFLA đã giải thích được 0.639589 % sự thay đổi trong giá trị của biến phụ thuộc BAL.
4.3.3 Kiểm định thu hẹp hồi quy
Từ phần 3.1, nhận thấy hệ số hồi quy ước lượng của biến THUBQ và biến INFLA khơng có ý nghĩa thống kê. Nên:
Ta xây dựng cặp giả thuyết: {Ho:β3=β6=0
H1:β32+β62≠0
Sử dụng lệnh Omit variables trong Gretl, ta thu được kết quả:
Null hypothesis: the regression parameters are zero for the variables INFLA, THUBQ
Test statistic: F(3, 165) = 96.88994, p-value = 3.31e-36 Với mức ý nghĩa =0.05, p-value <
Bác bỏ H0, tức là không thể bỏ biến THUBQ và biến INFLA ra khỏi mơ hình.
4.3.4 Kiểm định độ phù hợp của kết quả với giả thuyết
Kiểm định sự phù hợp của β2
Không phản ánh đúng giả thuyết ban đầu rằng tỷ giá hối đoái càng cao
(giá trị đồng tiền của nước chủ nhà càng nhỏ) cán cân thương mại càng thặng dư. Kết quả này có thể được giải thích khi nội tại nền kinh tế nước chủ nhà không đủ mạnh, sản xuất trong nước vẫn chưa đáp ứng được nhu cầu trong nước cũng như nhu cầu của các nước nhập khẩu thì việc giảm giá đồng tiền khơng đem lại kết quả gia tăng thặng dư cán cân thương mại.
Kiểm định sự phù hợp của β3
Hệ số hồi quy của biến THUBQ mang dấu dương (^β3 = 112.357 < 0)
Không phản ánh đúng giả thuyết ban đầu rằng tăng thu nhập bình quân
đầu người ở nước chủ nhà sẽ gia tăng nhập khẩu, làm xấu đi cán cân thương mại. Kết quả này không phù hợp với một số kết quả thực nghiệm của Rahman (2009) và Tô Trung Thành (2016). Tuy nhiên, như kiểm định phía trên, hệ số ^β3 khơng có
ý nghĩa thống kê. Do đó, có thể kết quả ước lượng khơng phản ánh đúng tác động của thu nhập tới cán cân thương mại tại các quốc gia được nghiên cứu.
Kiểm định sự phù hợp của β4
Hệ số hồi quy của biến FDI mang dấu dương (^β4 = 0.725107> 0)
Phản ánh đúng giả thuyết ban đầu rằng nước chủ nhà càng thu hút nhiều
FDI đến nước mình thì cán cân thương mại càng thặng dư. Kết quả này ngược với nghiên cứu thực nghiệm của Tô Trung Thành (2016) cho rằng thu hút vốn đầu tư FDI có tác động gia tăng nhập khẩu, đồng thời phù hợp với kết quả những nghiên cứu của Vladimir, Ladislav & Jan (2003) và Rahman (2009). mặc dù khi thiết lập cơ sở tại quốc gia nghiên cứu, các nhà đầu tư cần nhập khẩu những nhân tố đầu vào mà quốc gia đó khơng có sẵn để phục vụ cho hoạt động sản xuất kinh doanh của mình nhưng FDI chảy vào các nước trong mẫu nghiên cứu chủ yếu là dạng theo định hướng xuất khẩu, nên cán cân thương mại của các nước này được cải thiện.
Kiểm định sự phù hợp của β5
Hệ số hồi quy của biến OPEN mang dấu dương (^β5 = 55.9060 > 0)
Không phản ánh đúng giả thuyết ban đầu rằng độ mở cửa thương mại
với nghiên cứu của Tô Trung Thành (2016) và Taleb & Zubi (2014), nhưng phù hợp với nghiên cứu của Rahman (2009). Với mẫu nghiên cứu là 10 quốc gia ASEAN, các nước có độ mở cửa thương mại lớn sẽ có cơ hội gia tăng thặng dư thương mại của quốc gia mình.
Kiểm định sự phù hợp của β6
Hệ số hồi quy của biến INFLA mang dấu âm (^β5 = -7.83688 < 0)
Phản ánh đúng giả thuyết ban đầu rằng tăng tỷ lệ lạm phát làm cán cân
thương mại xấu đi. Kết quả phù hợp với lý thuyết được nêu trong Giáo trình tiền tệ ngân hàng (GS.TS Nguyễn văn Tiến) và một số nghiên cứu khác. Tuy nhiên hệ số ước lượng là khơng có ý nghĩa thống kê. Có thể lý giải do trong khối ASEAN các quốc gia phát triển không đồng đều và một số nước đã gặp phải những biến động kinh tế lớn mà ngun nhân khơng liên quan đến bên ngồi. Do đó, lạm phát có thể đã khơng phản ánh chính xác tình hình cán cân chung của quốc gia.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ CÁC ĐỀ XUẤT 5.1 Thảo luận, đề xuất kiến nghị, giải pháp
Xét kết quả hổi quy biến EXRAT trong mơ hình trên có thể thấy mối quan hệ thực tế giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại trái với lý thuyết cổ điển. Thật vậy, hầu hết các nước đều sử dụng chính sách tỷ giá thả nổi để hạn chế sự biến động giá cả của các mặt hàng buôn bán, kinh doanh trong nước, giữ thế cân bằng, chỉ biến động nhẹ, phù hợp với biến động trên thế giới do đó khó có khả năng chỉ bằng việc phá giá nội tệ có thể cải thiện cán cân thương mại.
Giải pháp : Muốn đạt thặng dư cán cân thương mại, cần có sự điều chỉnh giá đồng tiền một cách hợp lý để đem lại lợi thế thương mại quốc tế trên phương diện giá cả. Tuy nhiên, điều chỉnh tỷ giá có ảnh hưởng đến giá cả ở trong nước và quốc tế, do vậy, việc điều chỉnh tỷ giá phải phù hợp với từng giai đoạn khác nhau của nền kinh tế. Bên cạnh đó, ngân hàng trung ương phải có hệ thống theo dõi, giám sát chặt chẽ các điều kiện kinh tế trong nước, các nền kinh tế lớn và các nước trong khu vực, kịp thời đánh giá các rủi ro, nguy cơ mất ổn định để đưa ra những chính sách phù hợp.
Đối với biến THUBQ tượng trưng cho thu nhập bình quân đầu người, ước lượng hồi quy cho thấy thu nhập bình qn thấp có ảnh hưởng tiêu cực tới cán cân xuất nhập khẩu. Điều này có thể giải thích do thực tế tâm lý người lao động, khi thu nhập giảm có thể gây nên giảm hiệu quả lao động dẫn đến khả năng sản xuất giảm và xuất khẩu giảm, và thực tế chứng minh, ảnh hưởng tiêu cực này mạnh hơn ảnh hưởng tích cực, dẫn đến thâm hụt cán cân thương mại.
Giải pháp: Hoạch định chính sách phù hợp để gia tăng mức sống của người dân, thực hiện “dân giàu nước mạnh” để cải thiện thái độ đối với việc lao động sản xuất người lao động.
Ước lượng hồi quy cho biến FDI cho thấy ảnh hưởng tích cực của khối đầu tư trực tiếp nước ngoài tới cán cân thương mại nước nhận đầu tư. Thật vậy, thực tế chứng minh, đối với các nước đang phát triển, doanh nghiệp FDI tuy có làm gia tăng nhập khẩu nhưng ảnh hưởng tích cực tới kim ngạch xuất khẩu của nước nhận đầu tư vẫn hơn xa nên nhìn chung, FDI tăng giúp cải thiện cán cân thương mại nước nhận đầu tư.
Giải pháp : Để tăng thu hút vốn FDI, Chính phủ cần tạo mơi trường kinh doanh thuận lợi cho các doanh nghiệp, bên cạnh đó việc đề ra các chính sách khuyến khích liên quan đến thuế, v.v cũng vô cùng cần thiết.
Kết quả hồi quy biến OPEN chỉ ra rằng, thực tế, quốc gia có độ mở kinh tế lớn, khơng có nhiều rào cản thương mại sẽ giảm các chi phí liên quan đến xuất nhập khẩu, đồng thời việc mở cửa nền kinh tế cũng giúp các nước vừa khai thác được thế mạnh của nền kinh tế trong nước vừa tranh thủ được thị trường thế giới. Tuy nhiên việc này cũng mang nhiều rủi ro tiềm ẩn khi có sự biến động kinh tế trên thế giới.
Giải pháp : Chính phủ cần có những chính sách phủ hợp cải thiện chất lượng độ mở của cả nền kinh tế, bên cạnh đó, khu vực kinh tế trong nước cần tranh thủ thời cơ để tiếp thu trình độ khoa học cơng nghệ, trình độ quản lý khu vực có vốn đầu tư nước ngoài, đồng thời tranh thủ vượt lên tránh mất thị phần.
Đối với biến INFLA, đúng như lý thuyết, thực tế cũng cho thấy rằng lạm phát tăng cao có ảnh hưởng xấu tới cán cân thương mại do ngồi những ảnh hưởng tiêu cực trực tiếp cịn tiềm ẩn những nguy cơ như như hiệu quả đầu tư thấp, năng suất lao động thấp,…
Giải pháp: Cùng với các chính sách kiềm chế lạm phát, Chính phủ cần đưa ra những biện pháp đồng bộ và mạnh mẽ hơn để kiềm soát lạm phát và ổn định nền kinh tế vĩ mô phù hợp với từng giai đoạn và mục tiêu phát triển của nền kinh tế.
5.2 Kết luận
Sau khi đã thực hiện ước lượng, kiểm định và khắc phục các khuyết tật, nhóm đã xây dựng được mơ hình khái qt sự tác động của các yếu tố tỷ giá hối đối, thu nhập bình qn đầu người, đầu tư trực tiếp nước ngoài, mức độ mở cửa thương mại, lạm phát tới cán cân thương mại. Theo như kết quả thu được, mơ hình khơng bỏ sót biến quan trọng, khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, có xuất hiện hiện tượng nhiễu phân phối khơng chuẩn nhưng có thể bỏ qua. Tuy nhiên, có một vấn đề đó là có sự đa cộng tuyến khơng hồn hảo giữa hai biến thu nhập bình quân đầu người (THUBQ) và năng suất lao động (NSLD) – điều này là vì năng suất lao động của một người sẽ quyết định mức thu nhập mà người đó nhận được (và ngược lại). Sau khi xem xét mơ hình hồi quy mẫu tổng qt khơng
có biến NSLD phù hợp hơn nên nhóm đã quyết định bỏ biến NSLD ra khỏi mơ hình
Hệ số xác định R2 = 0.639589 cho thấy rằng với mẫu thu thập được thì các biến EXRAT, THUBQ, FDI, OPEN, INFLA đã giải thích được 0.639589 % sự thay đổi trong giá trị của biến phụ thuộc BAL. Do biến phụ thuộc được xét đến là biến số vĩ mô lớn, các yếu tố tác động không chỉ bao hàm về kinh tế mà cịn cả về chính trị, xã hội, vì vậy khơng thể tránh khỏi một số thiếu sót. Đồng thời, do điều kiện hạn chế về số liệu, khả năng nghiên cứu và khơng có nhiều thời gian thu thập đánh giá nên chúng em chỉ có thể thực hiện với những biến độc lập kể trên mà chưa tiến hành mở rộng phạm vi nghiên cứu của đề tài này với các biến vi mô khác.
Bản báo cáo trên được hồn thành trên cơ sở tự nghiên cứu tìm hiểu của các thành viên cùng với nền tảng kiến thức mơn Kinh tế lượng. Dựa vào q trình xây dựng đề tài nghiên cứu, nhóm có thể nắm rõ hơn về phân tích định lượng và kiểm định đặc trưng có lien quan, áp dụng kiến thức trên lớp vào kiến thức thực tế và rút ra được những mối tương quan ảnh hưởng lẫn nhau giữa các hiện tượng kinh tế xã hội. Do vốn kiến thức và kĩ năng còn hạn chế nên chắc hẳn trong đề tài cịn nhiều thiếu sót, chúng em kính mong nhận được sự chỉ bảo và nhận xét từ quý thầy cô để đề tài của em được hoàn chỉnh hơn. Một lần nữa em xin trân thành cảm ơn ThS. Nguyễn Thúy Quỳnh đã hướng dẫn và giảng dạy chúng em nhiệt tình.
PHỤ LỤC
Bảng 5 Kết qủa ước tính các nhân tố tác động đến cán cân thương mại BAL (mơ hình ban đầu)
(nhóm dựa vào sự hỗ trợ của phần mềm Gretl) Model 1: OLS, using observations 2-170 (n = 169)
Dependent variable: BAL
Variabale coefficient std. error t-ratio p-value
const −1803.35 2329.71 −0.7741 0.4400 FDI 0.742423 0.127968 5.802 3.36e-08 *** THUBQ 53.1898 279.237 0.1905 0.8492 EXRAT −0.495508 0.172752 −2.868 0.0047 *** OPEN 56.0322 14.4013 3.891 0.0001 *** INFLA −1.30972 141.570 −0.009251 0.9926 NSLD 10.8968 45.4250 0.2399 0.8107
Mean dependent var 9687.285 S.D. dependent var 19843.16
Sum squared resid 2.38e+10 S.E. of regression 12129.13
R-squared 0.639717 Adjusted R-squared 0.626373
F(6, 162) 47.94114 P-value(F) 1.73e-33
Log-likelihood −1825.395 Akaike criterion 3664.790
Schwarz criterion 3686.699 Hannan-Quinn 3673.681
Bảng 6 Kết quả ước tính các nhân tố tác động đến Cán cân thương mại BAL (mơ hình mới)
(nhóm dựa vào sự hỗ trợ của phần mềm Gretl) Model 2: OLS, using observations 2-170 (n = 169)
Dependent variable: BAL
Variabale coefficient std. error t-ratio p-value
const −1575.32 2120.79 −0.7428 0.4587 FDI 0.725107 0.105358 6.882 1.21e-010 *** THUBQ 112.357 130.534 0.8607 0.3906 EXRAT −0.498299 0.171861 −2.899 0.0043 *** OPEN 55.9060 14.3500 3.896 0.0001 *** INFLA −7.83688 138.528 −0.05657 0.9550
Mean dependent var 9687.285 S.D. dependent var 19843.16
Sum squared resid 2.38e+10 S.E. of regression 12094.01
R-squared 0.639589 Adjusted R-squared 0.628534
F(5, 163) 57.85236 P-value(F) 2.21e-34
Log-likelihood −1825.425 Akaike criterion 3662.850
Schwarz criterion 3681.629 Hannan-Quinn 3670.471
Bảng 7 Kết quả kiểm định bỏ sót biến (mơ hình ban đầu)
(Nhóm dựa vào sự hỗ trợ của phần meefmGretl) Auxiliary regression for RESET specification test
OLS, using observations 2-170 (n = 169) Dependent variable: BAL
Variabale coefficient std. error t-ratio p-value
const −380.693 2947.57 −0.1292 0.8974 FDI 0.563673 0.250531 2.250 0.0258 ** THUBQ −65.3233 318.461 −0.2051 0.8377 EXRAT −0.414782 0.201766 −2.056 0.0414 ** OPEN 42.4702 24.9534 1.702 0.0907 * INFLA −36.5902 149.134 −0.2454 0.8065 NSLD 23.0993 48.3973 0.4773 0.6338
yhat^2 9.93779e-06 1.41344e-05 0.7031 0.4830 yhat^3 −8.59908e-011 1.54116e-010 −0.5580 0.5776
Test statistic: F = 0.355988,
Bảng 8 : Kết quả kiểm định bỏ sót biến (mơ hình mới)
(Nhóm dựa vào sự hỗ trợ của phần meefmGretl) Auxiliary regression for RESET specification test
OLS, using observations 2-170 (n = 169) Dependent variable: BAL
Variabale coefficient std. error t-ratio p-value
const −138.514 2905.30 −0.04768 0.9620 FDI 0.562285 0.248138 2.266 0.0248 ** THUBQ 68.7818 144.544 0.4759 0.6348 EXRAT −0.431699 0.198205 −2.178 0.0309 ** OPEN 43.8479 24.7966 1.768 0.0789 * INFLA −44.6412 148.132 −0.3014 0.7635 yhat^2 8.68109e-06 1.38898e-05 0.6250 0.5329 yhat^3 −7.74428e-011 1.53365e-010 −0.5050 0.6143
Test statistic: F = 0.277852,
Bảng 9 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến (mơ hình ban đầu)
(nhóm tự tính tốn dưạ vào sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)
Variance Inflation Factors Minimum possible value = 1.0
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem FDI 3.490 THUBQ 11.987 EXRAT 1.218 OPEN 2.226 INFLA 1.198 NSLD 7.364
VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient between variable j and the other independent variables
Belsley-Kuh-Welsch collinearity diagnostics: --- variance proportions ---
lambda cond const FDI THUBQ EXRAT OPEN INFLA NSLD 4.015 1.000 0.007 0.009 0.003 0.006 0.009 0.007 0.004 1.557 1.606 0.009 0.006 0.005 0.121 0.000 0.108 0.005 0.585 2.621 0.002 0.030 0.001 0.360 0.007 0.425 0.007 0.461 2.951 0.028 0.260 0.000 0.038 0.000 0.139 0.043 0.250 4.006 0.142 0.002 0.033 0.430 0.193 0.092 0.038 0.098 6.395 0.626 0.238 0.005 0.043 0.762 0.186 0.002 0.034 10.912 0.186 0.455 0.953 0.000 0.030 0.042 0.901
lambda = eigenvalues of X'X, largest to smallest cond = condition index
Bảng 10 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến (mơ hình mới)
(nhóm tự tính tốn dưạ vào sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)
Variance Inflation Factors Minimum possible value = 1.0
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem