CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.3.1 Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình
Để thực hiện hồi quy với các biến trong phương trình hồi quy là dữ liệu chuỗi thời gian, ta cần kiểm tra xem các chuỗi thời gian này là dừng (stationary) hay khơng dừng (nonstationary), được gọi là kiểm định tính dừng. Luận văn này sử dụng kiểm định Dickey-Fuller mở rộng để kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian trong mơ hình. Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình được trình bày chi tiết trong phụ lục 1 và được tổng hợp trong Bảng 3.2 dưới đây.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm dịnh tính dừng các biến trong mơ hình
Tên biến Giá trị thống kê P-value Kết luận
LNGDP -1,258 0,6482 Không dừng M2Y -0,574 0,8768 Không dừng PCY -0,512 0,8896 Không dừng PRK -0,962 0,7667 Không dừng PUK 0,734 0,9905 Không dừng IY -1,279 0,6389 Không dừng LNL -7,745 0,0000 Dừng INF -3,948 0,0017 Dừng INF2 -4,179 0,0007 Dừng FDI -0,345 0,9189 Không dừng
EXPORT 1,907 0,9985 Không dừng
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả
Theo Bảng 4.2, các giá trị p-value của các biến LNL, INF, INF2 trong mơ hình đều nhỏ hơn 5%. Như vậy, các biến LNL, INF và INF2 là các chuỗi thời gian dừng (stationary), còn tất cả các biến cịn lại đều là chuỗi khơng dừng. Để khắc phục tình trạng này, nghiên cứu sẽ tạo các biến sai phân bậc nhất của các chuỗi thời gian trong mơ hình nhằm tạo được các chuỗi dừng. Bảng dưới đây sẽ tóm tắt kết quả kiểm định Dickey-Fuller mở rộng cho các biến sai phân bậc một.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm dịnh tính dừng các chuỗi sai phân bậc một
Tên biến Giá trị thống kê P-value Kết luận
dLNGDP -2,417 0,1371 Không dừng dM2Y -5,226 0,0000 Dừng dPCY -3,576 0,0062 Dừng dPRK -4,770 0,0001 Dừng dPUK -5,084 0,0000 Dừng dIY -3,042 0,0311 Dừng dLNL -0,527 0,8867 Không dừng dINF -6,574 0,0000 Dừng dINF2 -6,507 0,0000 Dừng dFDI -2,902 0,0451 Dừng dEXPORT -2,482 0,1200 Không dừng
Sau khi lấy sai phân bậc 1, vẫn còn các chuỗi dLNGDP, dLNL, dEXPORT là không dừng. Như vậy, nghiên cứu tiếp tục lấy sai phân bậc hai và tiến hành kiểm định Dickey-Fuller mở rộng cho các biến sai phân bậc hai này.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm dịnh tính dừng các chuỗi sai phân bậc hai
Tên biến Giá trị thống kê P-value Kết luận
ddLNGDP -3,316 0,0142 Dừng
ddLNL -4,264 0,0005 Dừng
ddEXPORT -5,175 0,0000 Dừng
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả
Theo kết quả kiểm định Dickey-Fuller mở rộng cho các biến sai phân bậc hai, tất cả các chuỗi đều có p-value <0.05, như vậy kết luận các chuỗi đều dừng. Sau khi lấy sai phân của các biến trong mơ hình (3.1) và (3.2), ta có hai phương trình hồi quy mới, với các biến sai phân bậc 2, như sau:
Phương trình (4.1): ddlnGDP = b0 + b1ddPRK + b2dPUK +b3dIY + b4ddLNL + b5dINF + b6dINF2 + b7dFDI+ b8ddEXPORT+ b9dM2Y
Phương trình (4.2): ddlnGDP = b0 + b1ddPRK + b2dPUK +b3dIY + b4ddLNL + b5dINF + b6dINF2 + b7dFDI+ b8ddEXPORT+ b9dPCY
Hai phương trình (4.1) và (4.2) sẽ là hai phương trình hồi quy, được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế, như mục tiêu nghiên cứu của luận văn này.