3.1. Kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định Granger được sử dụng nhằm trả lời câu hỏi có hay khơng sự thay đổi của biến X gây ra sự thay đổi của biến Y và ngược lại. Nếu biến X gây ra sự biến đổi của biến Y thì sự thay đổi của biến X phải có trước sự thay đổi của biến Y (vì tương lai khơng thể tạo ra hiện tại hoặc quá khứ). Khi đó, giá trị hiện tại của biến Y sẽ được dự báo tốt hơn dựa vào giá trị quá khứ của biến X và thông tin q khứ của chính biến Y thay vì chỉ dựa vào thông tin quá khứ của biến Y. Phương trình hồi quy Granger có dạng như sau:
∑ ∑ ∑ ∑ (1) (2)
Phương trình (1) cho thấy giá trị hiện tại của biến Y có thể được dự báo bởi giá trị quá khứ của biến X và biến Y. Và ngược lại phương trình (2) cho thấy giá trị hiện tại của biến X có thể được dự báo bởi giá trị quá khứ của biến Y và biến X. Để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa biến X và biến Y ta xem xét hai giả thuyết sau đây:
Phương trình (1):
Phương trình (2):
Để kiểm định các ràng buộc này chúng ta sử dụng thống kê F- statistic và giá trị p- value tương ứng. Nếu giá trị p- value < mức ý nghĩa thì bác bỏ , ngược lại chấp nhận . Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến X và Y xảy ra một trong bốn trường hợp sau:
- Mối quan hệ nhân quả một chiều từ biến X đến biến Y khi:
và
- Mối quan hệ nhân quả một chiều từ biến Y đến biến X khi:
và
- Mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa biến X và biến Y khi:
và
- Không tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa hai biến X và Y (hay biến X và biến Y độc lập) khi:
và
Dựa vào những phân tích ở trên và kết quả nghiên cứu của Bernardina Algieri (2012) về mối quan hệ giữa cân bằng bên ngoài (cán cân thương mại và cán cân tài khoản vãng lai) và cán cân ngân ngân sách được thực hiện ở nhóm nước GIIPS, tơi tiến hành sử dụng kiểm định nhân quả Granger để kiểm tra mối quan hệ giữa hai cặp biến: cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai, cán cân ngân sách và cán cân thương mại. Sau đây là phương trình hồi quy để xem xét mối quan hệ giữa hai cặp biến trên:
- Mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai:
∑ ∑
∑ ∑
- Mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân thương mại:
∑ ∑
Trong đó:
CA: biến cán cân tài khoản vãng lai – được tính bằng tỷ lệ phần trăm của cán cân tài khoản vãng lai so với GDP cùng kỳ.
GB: biến cán cân ngân sách – được tính bằng tỷ lệ phần trăm của cán cân ngân sách so với GDP cùng kỳ.
TB: biến cán cân thương mại – được tính bằng tỷ lệ phần trăm của cán cân ngân sách so với GDP cùng kỳ.
Nguyên do của việc phân ra xem xét mối quan hệ giữa 2 cặp biến GB & CA, GB & TB là nhằm kiểm tra xem yếu tố thu nhập và chuyển giao tài khoản vãng lai có tác động đến mối quan hệ giữa GB & CA không?
Sau khi xây dựng phương trình hồi quy, tơi tiến hành kiểm định nhân quả Granger để xem xét mối quan hệ giữa hai cặp biến trên. Tiếp theo, tôi tiến hành kiểm định nhân quả theo phương pháp Toda – Yamamoto (1995) để so sánh với phương pháp kiểm định nhân quả Granger đã thực hiện.
3.2. Kiểm định nhân quả theo Toda – Yamamoto (1995)
3.2.1.Lý do lựa chọn phƣơng pháp Toda – Yamamoto (1995)
Trọng tâm của bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Toda – Yamamoto (1995) thay vì phương pháp kiểm định nhân quả Granger bởi vì phương pháp Toda – Yamamoto khắc phục được những hạn chế mà phương pháp kiểm định nhân quả
Granger truyền thống mang lại như sau:
- Thứ nhất, kiểm định nhân quả Granger truyền thống rất nhạy cảm với tính dừng của chuỗi dữ liệu và việc lựa chọn độ trễ của mơ hình. Bởi vì, Nếu độ trễ được chọn bé hơn độ trễ thực sự, thì dẫn đến việc bỏ sót biến trễ thích hợp có thể làm
chệch kết quả. Ngược lại, nếu độ trễ lựa chọn lớn hơn độ trễ thực sự, thì số biến trễ khơng thích hợp sẽ làm cho các ước lượng không hiệu quả. Kiểm định Granger truyền thống sử dụng kiểm định F dựa trên việc ước lượng mơ hình VAR do đó nó địi hỏi các biến phải dừng. Tuy nhiên, nếu biến khơng dừng thì phải lấy sai phân, điều này làm cho kiểm định F khơng cịn đáng tin cậy nếu tồn tại đồng liên kết giữa các biến.
- Thứ hai, nếu các biến khơng dừng thì chúng ta phải lấy sai phân và tiến hành kiểm định đồng liên kết giữa các biến, nếu tồn tại đồng liên kết giữa các biến thì chúng ta thực hiện kiểm định Granger dựa trên việc ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số VECM. Tuy nhiên, mơ hình VECM chỉ được áp dụng nếu các biến có cùng bậc liên kết do đó mơ hình VECM sẽ khơng dùng được nếu các biến không dừng cùng bậc liên kết. Điều này làm cho mơ hình trở nên phức tạp và khá nhạy cảm với giá trị của các tham số trong trường hợp mẫu nhỏ. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định phụ thuộc hồn tồn vào kiểm định tính dừng và đồng liên kết lúc đầu.
Phương pháp Toda – Yamamoto (1995) sẽ khắc phục được những hạn chế vừa nêu trên và góp phần làm cho mơ hình đơn giản hơn.
- Thứ nhất, Toda – Yamamoto (1995) sử dụng kiểm định Wald có điều chỉnh (MWALD) để thực hiện kiểm định nhân quả vốn có theo mơ hình VAR với các biến ở dạng gốc (không lấy sai phân cho dù các biến có dừng hay khơng). Phương pháp này áp đặt giới hạn tuyến tính đối với các tham số của mơ hình VAR mà khơng cần kiểm định đồng liên kết. Kiểm định MWALD phù hợp với nghiên cứu vì chỉ quan tâm đến ý nghĩa thống kê của các hệ số mà không đặt nặng vấn đề dừng của chuỗi dự liệu hay đồng liên kết
- Thứ hai, Kiểm định MWALD được sử dụng trong phương pháp Toda – Yamamoto bên cạnh việc đơn giản về mặc tính tốn so với phương pháp truyền thống thì kiểm định MWALD cịn có hiệu quả hơn trong trường hợp kiểm định mẫu nhỏ. Sau đây chúng ta sẽ tiến hành xây dựng mơ hình theo phương pháp Toda – Yamamoto (1995).
3.2.2. Phƣơng pháp Toda – Yamamoto (1995)
Sau đây chúng tôi sẽ tiến hành mô tả một cách chi tiết các bước để thực hiện kiểm định MWALD theo phương pháp Toda – Yamamoto (1995) để thực hiện kiểm định mối quan hệ giữa hai cặp biến: cán cân ngân sách vầ cán cân tài khoản vãng lai, cán cân ngân sách và cán cân thương mại.
Bước 1: Đầu tiên tôi tiến hành kiểm định tính dừng của chuổi dữ liệu bằng các phương pháp ADF, PP, KPSS để xác định bậc liên kết của chúng. Trong đó, phương pháp ADF, PP có giả thuyết là chuỗi dữ liệu khơng dừng, phương pháp KPSS có giả thuyết là chuỗi dữ liệu dừng. Sau khi tiến hành cả ba phương pháp kiểm định, tôi sẽ so sánh đối chiếu để đưa ra kết luận phù hợp.
Bước 2: Sau khi kiểm định tính dừng của chuỗi dự liệu, chúng ta tiến hành xácđịnh bậc liên kết cao nhất ( ) cho các biến cần kiểm định. Ví dụ: có hai chuỗi thời gian, một chuỗi thòi gian là I (1) và chuỗi còn lại là I (2) thì = 2.
Bước 3: Tiếp theo, chúng ta sử dụng các phương pháp lựa chọn độ trễ truyền thống như LR, FPE, AIC, SC, HQ để lựa chọn độ trễ tối ưu (k) cho các biến trong mơ hình VAR
Bước 4: Tơi tiến hành sử dụng vòng tròn đơn vị (Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial), kiểm định tính dừng của phần dư để đảm bảo mơ hình VAR được ước lượng tốt nhất. Độ trễ k sẽ được điều chỉnh để tìm ra mơ hình VAR tốt nhất.
Bước 5: Xây dựng mơ hình VAR bằng việc đưa thêm vào mỗi phương trình độ trễ. Độ trễ mơ hình VAR lúc bấy giờ là p= k+ . Các phương trình lúc bấy giờ như sau:
∑ ∑
∑ ∑
- Mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân thương mại:
∑ ∑
∑ ∑
Bước 6: Tôi thực hiện kiểm định nhân quả Granger bằng cách dựa trên kiểm định Wald.Các giả thuyết của kiểm định như sau:
- : Không tồn tại mối quan hệ nhân quả từ biến GB đến biến CA / TB
.- : Không tồn tại mối quan hệ nhân quả từ biến CA / TB đến biến GB.
Lưu ý rằng: trong giả thuyết chỉ bao gồm k độ trễ đầu tiên, không bao gồm độ trễ đưa thêm vào mơ hình vì các biến độ trễ này chỉ là điều kiện để đảm bảo cho tính tiệm cận của phân phối chi bình phương đối với kiểm định Wald. Bước 7: Cuối cùng dựa vào kết quả kiểm định để đưa ra kết luận, nếu bác bỏ giả
thuyết nghĩa là tồn tại mối nhân quả Granger. Ngược lại, nếu chấp nhận giả thuyết thì khơng tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger.
3.3. Quy trình thực hiện kiểm định thực nghiệm mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai / cán cân thƣơng mại tại Việt Nam giai đoạn 1996 – 2013
Bước 1: Đầu tiên tôi tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị unit root test bằng cả ba phương pháp ADF, PP, KPSS để xem các chuỗi dữ liệu được dùng trong nghiên cứu có dừng hay khơng.
Bước 2: Sau khi tiến hành khi tiến hành kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu chúng tôi tiến hành kiểm định nhân quả Granger thông qua các bước sau:
Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình Granger. Nếu chuỗi dữ liệu của tất cả các biến là dừng thì ta tiến hành lựa chọn độ trễ cho hai cặp biến GB và CA, GB và TB. Nếu có biến nào khơng dừng thì ta lấy sai phân cho biến đó rồi tiến hành lựa chon độ trễ tối ưu. Ví dụ: Biến GB có dạng chuỗi là I(1), CA và TB có dạng chuỗi là I(0) thì ta tiến hành lựa chọn độ trễ cho hai cặp biến D(GB) và CA, D(GB) và TB.
Tiếp theo, chúng ta tiến hành kiểm định nhân quả Granger cho hai cặp biến cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai, cán cân ngân sách và cán cân thương mại.
Để đảm bảo mơ hình VAR được sử dụng trong kiểm định nhân quả Granger là phù hợp tơi tiến hành kiểm định tính dừng cho phần dư của tất cả các biến trong mơ hình bằng phương pháp ADF test. Nếu tất cả các phần dư đều dừng thì mơ hình VAR được sử dụng là phù hợp.
Cuối cùng tôi thực hiện kiểm định Impulse Response và kiểm định Variance Decomposition để xem xét một các chi tiết mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai / cán cân thương mại.
Bước 3: Cuối cùng, tôi thực hiện kiểm định nhân quả theo Toda – Yamamoto (1995) với các bước đã được trình bày ở phần trên để so sánh, đối chiếu với phương pháp Granger truyền thống từ đó rút ra kết luận thích hợp.
3.4. Mơ tả dữ liệu
Trong bài nghiên cứu này, tôi sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian ở Việt Nam được thu thập theo quý, từ quý 1 năm 1996 đến quý 4 năm 2013.Như vậy, tất cả sẽ có tổng cộng 72 quan sát trong mẫu nghiên cứu. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn cụ thể như sau:
Cán cân ngân sách bao gồm ngân sách chính quyền trung ương và địa phương. Số liệu của cán cân ngân sách được thu thập từ báo cáo quyết tốn ngân sách Nhà nước của Bộ tài chính Việt Nam và Tổng cục thống kê Việt Nam. Số liệu của cán cân ngân sách được thể hiện bằng VND.
Số liệu của tài khoản vãng lai, cán cân thương mại, tổng thu nhập quốc nội GDP được lấy từ Thống kê tài chính quốc tế - IFS của IMF. Trong đó,cán cân tài khoản vãng lai được tính bằng USD, cịn GDP được tính bằng VND. Do đó, để thống nhất đơn vị tính tốn tôi quy đổi tất cả các dữ liệu sang VND theo tỷ giá USD/VND bình quân cùng kỳ. Cán cân thương mại trong nghiên cứu này bao gồm cán cân thương mại hàng hóa và dịch vụ.
8.00% 6.00% 4.00% 2.00% 0.00% -2.00% -4.00% -6.00% -8.00% -10.00% -12.00% -14.00% Thâm hụt ngân sách/GDP Thâm hụt tài khoản vãng lai/GDP
CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG THÂM HỤT NGÂN SÁCH VÀ THÂM HỤT TÀI KHOẢN VÃNG LAI Ở VIỆT NAM GIAI
ĐOẠN 1996 – 2013
Trong hai thập kỷ gần đây cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai của Việt Nam thường xuyên ở trạng thái thâm hụt trong từng giai đoạn phát triển của nền kinh tế. Sau đây chúng ta tiến hành xem xét đồ thị để có cái nhìn cụ thể hơn về thực trạng thâm hụt của cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai trong giai đoạn 1996 - 2013:
Hình 4.1. Thâm hụt ngân sách và thâm hụt tài khoản vãng lai ở Việt Nam giai đoạn 1996 - 2013
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Để có cái nhìn cụ thể về mối quan hệ giữa cán cân ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai giai đọan 1996 – 2013, tôi tiến hành chia thành ba giai đoạn nhỏ như sau:
Giai đoạn 1: Từ năm 1996 – 2001, giai đoạn này thể hiện nền kinh tế Việt Nam đang trong tiến trình hội nhập nền kinh tế thế giới với những thành quả bước đầu đạt được, bên cạnh đó giai đoạn này cũng thể hiện những khó khăn bước đầu
1996 1997
hội nhập mang lại và tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế các nước Đông Nam Á năm 1997.
Giai đoạn 2: Từ năm 2002 – 2006, những thành quả do hoạt động xuất nhập khẩu, cũng như hoạt động thu hút vốn đầu tư nước ngoài mang lại dưới tác động của các cải cách phù hợp của chính phủ.
Giai đoạn 3: từ năm 2007 – 2013, nền kinh tế Việt Nam đứng trước những khó khăn do tăng trưởng nóng, khủng hoảng kinh tế toàn cầu mang lại và những thành quả đạt được trong tiến trình phục hồi của nền kinh tế thế giới sau hậu khủng hoảng.
4.1. Mối quan hệ giữa cán ngân sách và cán cân tài khoản vãng lai ở Việt Nam giai đoạn 1996 - 2001
Vào năm 1996, hòa cùng xu hướng của thế giới nhu cầu hội nhập kinh tế của nước ta ngày càng sâu rộng do đó nhu cầu tìm kiếm nguồn tài trợ từ bên ngồi khơng ngừng gia tăng và các hoạt động giao thương mậu dịch cũng nhiều hơn, vì thế cán cân tài khoản vãng lai có xu hướng thâm hụt ngày càng lớn. Mức độ thâm hụt tài khoản đạt 8,2% vào năm 1996. Nguyên nhân dẫn đến tình trạng thâm hụt trên là do nhu cầu nhập khẩu tăng trưởng nhanh hơn xuất khẩu xuất phát từ nhu cầu đầu tư lớn của nền kinh tế. Nhu cầu nhập khẩu nguyên vật liệu, máy móc, dây chuyền sản xuất và hàng hóa ngày càng gia tăng trong khi xuất khẩu của nước ta vẫn còn nhỏ lẻ mới chập chững bước đầu vươn ra tìm kiếm thị trường thế giới.
Bên cạnh tình trạng gia tăng thâm hụt của cán cân tài khoản vãng lai thì cán cân ngân sách mặc dù vẫn thâm hụt nhưng có những bước cải thiện đáng kể. Cuối năm 1996, Việt Nam có mối quan hệ giao thương với trên 120 nước, kim ngạch ngoại thương gia tăng nhanh chóng. Nhiều quốc gia và các tổ chức trên thế giới đã dành cho Việt Nam những khoảng viện trợ khơng hồn lại, những khoản cho vay, những khoản đầu tư để phát triển kinh tế. Điều này góp phần làm giảm gánh nặng ngân sách nhà nước và tình trạng thâm hụt ngân sách cũng được cải thiện đáng kể.
Sau giai đoạn tăng trưởng nhanh do thành quả của quá trình hội nhập mang lại thì nền kinh tế nước ta bắt đầu vấp phải những khó khăn trong giai đoạn 1997 -