3.1 .Mơ hình nghiên cứu
3.2. Mô tả dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu cho 9 nước khu vực Đông Nam Á trong 16 năm từ 1997-2012 (khơng có Myanmar và Đông Timor do số liệu của không đầy đủ). Có thể nhận thấy các nước đưa vào mơ hình nghiên cứu có đặc điểm giống nhau là cùng vị trí địa lý (khu vực Đơng Nam Á) và đều là thành viên của Hiệp hội các nước Đông Nam Á (ASEAN), là các nước đang phát triển
(trừ Singapore), có mức tăng trưởng cao tuy nhiên chưa ổn định, cơ cấu kinh tế đang chuyển dịch mạnh mẽ, chú trọng phát triển công nghiệp, dịch vụ; hội nhập ngày càng sâu sắc vào nền kinh tế toàn cầu; tăng trưởng kinh tế dựa vào xuất khẩu, có sự gia tăng trong nợ cơng, thực hiện bội chi ngân sách do gia tăng đầu tư công để phát triển kinh tế.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ trang web của ADB, mục Key indicator for Asia and The Pacific từ năm 1997 đến năm 2012 và trang web WorldBank, mục Data.
Dữ liệu được thu thập theo năm, số liệu tỷ giá hối đối lấy số bình qn trong năm thay vì số cuối kỳ.
Tổng số quan sát là 144.
Các giá trị lạm phát, tỷ giá hối đoái được lấy giá trị thực, các giá trị cung tiền, chi tiêu chính phủ, kim ngạch nhập khẩu được lấy theo giá trị % /GDP.
3.3. Phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp phân tích định lượng sử dụng dữ liệu bảng, được tiến hành qua các bước sau:
Bước 1: Tác giả ước lượng mơ hình hồi quy dữ liệu bảng bằng cách trình bày các mơ hình: mơ hình các ảnh hưởng cố định (fixed effects model - FEM) và mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (random effects model - REM)
Bước 2: Thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình phù hợp
3.3.1. Mơ hình các ảnh hưởng cố định (Random effects model - REM) REM)
Để xem xét đặc điểm từng nước theo không gian là để cho tung độ gốc thay đổi theo từng nước nhưng vẫn giả định rằng các hệ số độ dốc là hằng số đối với các nước. Để nhận thấy điều này, ta viết mộ hình là:
lnIfit = αi + β1lnMit + β2lnEXit + β3LnIit + β4lnGit + εit
i đặt vào số hạng tung độ gốc để cho thấy rằng các tung độ gốc của các quốc gia có thể khác nhau, sự khác biệt là do các quốc gia có đặc điểm riêng.
Mơ hình được gọi là mơ hình các ảnh hưởng cố định (fixed effects model - FEM). Thuật ngữ ảnh hưởng cố định là do: cho dù tung độ gốc có thể khác nhau đối với các nước, nhưng hệ số độ dốc của mỗi nước không thay đổi theo thời gian. Lưu ý rằng nếu ta viết tung độ gốc là αit điều đó cho thấy tung độc gốc của mỗi nước theo đổi theo thời gian. Mơ hình các ảnh hưởng cố định thể hiện qua phương trình trên giả định rằng các hệ số (độ dốc) của các biến độc lập không thay đổi theo từng nước và thời gian.
3.3.2. Mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên
lnIfit = α + β1lnMit + β2lnEXit + β3LnIit + β4lnGit + ui + εit
Thay vì αi là cố định, ta giả định lúc này là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là α. Và giá trị tung độ gốc cho mỗi nước là
ui là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng σ2ε
Tức là các quốc gia có một giá trị trung bình chung của tung độc gốc là α và khác biệt về tung độ gốc gữa các quốc gia thể hiện qua ui.
Sự khác nhau giữa REM và FEM là: Trong FEM mỗi đơn vị theo khơng gian có giá trị tung độ gốc cố định riêng, có n giá trị cho n quốc gia, còn REM, tung độ gốc α biểu thị cho giá trị trung bình của tất cả các tung độ gốc và sai số giữa các tung độ gốc thể hện qua ui. Tuy nhiên ui là biến không thể quan sát được.
3.3.3. Kiểm định Hausman
Nhà nghiên cứu phải trả lời câu hỏi là: mơ hình nào FEM hay REM tốt hơn. Câu trả lời xoay quanh giả định mà ta đưa ra về mối tương quan khả dĩ giữa các thành phần sai số theo mỗi nước ui và các biến hồi quy độc lập.
Nếu ta giả định rằng ui và các biến X khơng tương quan thì REM có thể phù hợp, cịn nếu ui và các biến X tương quan thì FEM có thể phù hợp.
Nếu T (số thời đoạn của chuỗi dữ liệu) lớn và N (số đơn vị theo không gian, ở đây là số nước) nhỏ, giá trị các thông số ước ượng của FEM và REM có thể khơng khác nhau nhiều. Vì thế việc lựa chọn dựa vào sự thuận tiện trong tính tốn, về điểm này FEM được ưu chuộng hơn.
Trong khi nếu T nhỏ và N lớn, các giá trị thu bằng 2 phương pháp có thể khác nhau đáng kể. Nên nhớ rằng trong mơ hình REM, β1i = β1 + εi, trong đó εi là thành phần ngẫu nhiên theo cá nhân, trong khi mơ hình FEM
ta xem εi là cố định và khơng ngẫu nhiên. Trong mơ hình FEM, suy luận thống kê được lập điều kiện theo các đơn vị được quan sát trong mẫu. Mơ hình này sẽ phù hợp nếu ta tin tưởng các đơn vị trong mẫu không được rút ngẫu nhiên từ mẫu lớn hơn. Trong trường hợp này mộ hình FEM là phù hợp. Tuy nhiên, nếu các đơn vị trong mẫu được xem là rút ngẫy nhiên thì mơ hình REM sẽ thích hợp, trong trường hơp đó suy luận thống kê có tính chất vơ điều kiện.
Nếu thành phần sai số εi và một hay nhiều biến độc lập tương quan nhau, thì ước lượng REM sẽ bị chệch, trong khi ước lượng thu được từ mơ hình FEM sẽ khơng chệch.
Nếu T nhỏ và N lớn và các giả định làm nền cho mơ hình REM được thỏa thì ước lượng REM sẽ hiệu quả hơn FEM.
Kiểm định Hausman giúp ta lựa chọn mơ hình phù hợp. giả thuyết Ho làm nền cho kiểm định Hausman là: các ước lượng FEM và REM không khác nhau đáng kể. Giá trị thống kê kiểm định do Hausman xây dựng có một phân phối X2 tiệm cận. Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, ta kết luận là REM khơng thích hợp và tốt hơn nên sử dụng mơ hình FEM, trong trường hợp đó, các suy luận thống kê sẽ lập điều kiện theo εi trong mẫu.